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...
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 复制 loss[1]+=self.keypoint_loss(pred_kpt,gt_kpt,kpt_mask,area)area:bounding box areaclassK...
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 等Loss计算完成之后,继续在ultralytics/engine/trainer.py中执行Backward、打印...
target_bboxes[bx8400x4](target_bboxes需要缩放到特征图尺度,即除以相应的stride),在计算损失时,分别与预测的pred_bboxes计算CiouLoss, 同时与pred_regs(预测的anchors中心点到各边的距离)计算回归DFL Loss。 c. 训练mask值:fg_mask [bx8400],对8400个anchor进行正负样本标记,计算损失过程中通过fg_mask筛选正...
在损失函数上,YOLOv8引入了DFL(Distribution Focal Loss),这是一种新的损失函数,它注重于改善模型对于各种难易程度目标的识别能力,尤其是对于小目标和模糊目标。DFL通过调整损失权重,使得模型在训练过程中更加关注那些难以检测和分类的实例。 总体来说,YOLOv8的设计集成了多项前沿技术,其创新点在于优化了特征提取网络...
3 DFL Loss Distribution Focal Loss DFL Loss主要是将框的位置建模成一个general distribution，让网络...
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...
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 等Loss计算完成之后,继续在ultralytics/engine/trainer.py中执行Backward、打印指标、优化器参数更新、画图等 ...
在损失函数上,YOLOv8引入了DFL(Distribution Focal Loss),这是一种新的损失函数,它注重于改善模型对于各种难易程度目标的识别能力,尤其是对于小目标和模糊目标。DFL通过调整损失权重,使得模型在训练过程中更加关注那些难以检测和分类的实例。总体来说,YOLOv8的设计集成了多项前沿技术,其创新点在于优化了特征提取网络的...
在损失函数计算方面,采用了Task AlignedAssigner正样本分配策略。由分类损失VFL(Varifocal Loss)和回归损失CIOU(Complete-IOU)+DFL(Deep Feature Loss)两部分的三个损失函数加权组合而成。 9.4 性能表现 YOLOv8 的检测、分割和姿态模型在 COCO 数据集上进行预训练,而分类模型在 ImageNet 数据集上进行预训练。在首次使...