dfl_loss全称是Distribution Focal Loss,中文名称为“分布式焦点损失”。 它辅助box_loss,提供额外的信息,通过对边界框位置的概率分布进行优化,进一步提高模型对边界框位置的细化和准确度。 如上图所示,AI模型成功预测出了①的位置。但是红、蓝、绿3个框中的①,好像哪个都没错。因此dfl_loss提供了一个可信度,表明...
如果你认为它仅凭哪个区域、什么物体两项指标就结束了,那么确实是小看YOLO算法了。它还有第三项细化指标dfl_loss。 dfl_loss 分布式焦点损失:精益求精 dfl_loss全称是Distribution Focal Loss,中文名称为“分布式焦点损失”。 它辅助box_loss,提供额外的信息,通过对边界框位置的概率分布进行优化,进一步提高模型对边界框...
另一个与边界框相关的损失函数是分布焦点损失(DFL)²。DFL关注的是边界框回归的分布差异。YOLOv8中的网络不是直接预测边界框,而是预测边界框的概率分布。它旨在解决边界模糊或部分遮挡的挑战性对象。 关键点损失 loss[1] += self.keypoint_loss(pred_kpt, gt_kpt, kpt_mask, area) area:bounding box area ...
DFL(Distribution Focal Loss)是一种用于目标检测任务的损失函数,旨在解决分类不平衡问题,并提升模型的分类性能。与传统的交叉熵损失相比,DFL损失通过引入分布焦距机制,使得模型更加关注于难以分类的样本,从而提高整体分类准确率。 2. 阐述DFL损失在YOLOv8中的作用 在YOLOv8中,DFL损失被用于优化模型的分类性能。YOLO系列...
接着再计算目标边框损失(ultralytics/utils/loss.py的第239行),包括CIoU Loss和dfl Loss 调用ultralytics/utils/loss.py中的BboxLoss类的forward方法计算CIoU loss和dfl loss 第73行计算预测框对应GT类别的预测置信分; 第75行计算预测框与GT的CIoU 第80行计算GT的dfl分布 第82行计算dfl Loss 在ultralytics/ut...
DFL Loss: Distribution Focal Loss损失的提出主要是为了解决bbox的表示不够灵活(inflexible representation)问题。传统目标检测,尤其是复杂场景中,目标物体的真实边界框的定义其实是无法精确给出的(包括标注人的主观倾向,或是遮挡、模糊等造成的边界歧义及不确定性)。比如水中的帆板边界、被遮挡的大象边界,其实都很难去...
第82行计算dfl Loss 在ultralytics/utils/metrics.py的bbox_iou函数计算CIoU 在ultralytics/utils/loss.py的_df_loss函数中计算dfl Loss 最后返回的第一个值为总损失,第二个包含box、cls以及dfl loss 之后再one2many算好Loss之后,继续计算one2one的Loss ...
5.损失函数。YOLOv8使用VFL Loss作为分类损失,使用DFL Loss+CIOU Loss作为分类损失; 6.样本匹配。YOLOv8抛弃了以往的IOU匹配或者单边比例的分配方式,而是使用了Task-Aligned Assigner匹配方式。 1、C2f模块是什么?与C3有什么区别? 我们不着急,先看一下C3模块的结构图,然后再对比与C2f的具体的区别。针对C3模块,其...
YOLOv8采用了TAL(Task Alignment Learning)任务对齐分配技术(正负样本分配),并引入了DFL(Distribution Focal Loss)结合CIoU Loss做回归分支的损失函数,使用BCE做分类损失,使得分类和回归任务之间具有较高的对齐一致性。 2. TAL TAL一般用在decoupled head网络中,用于将不同的任务进行对齐。典型的,用来解决分类与回归cel...
Loss 计算包括 2 个分支:分类和回归分支,没有了之前的 objectness 分支。 分类分支依然采用 BCE Loss。回归分支使用了 Distribution Focal Loss(DFL Reg_max默认为16)+ CIoU Loss。3 个 Loss 采用一定权重比例加权即可 这里重点介绍一下DFL损失。目前被广泛使用的bbox表示可以看作是对bbox方框坐标建模了单一的狄...