YOLOv8改进 | 损失函数篇 | QualityFocalLoss质量焦点损失(含代码 + 详细修改教程) 一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是QualityFocalLoss,其是一种CLS分类损失函数,它的主要创新是将目标的定位质量(如边界框与真实对象的重叠度量,例如IoU得分)直接融合到分类损失中,形成一个联合表示。这种方法能够解决传统目...
12.results.csv box_loss :用于监督检测框的回归,预测框与标定框之间的误差(CIoU)。 cls_loss :用于监督类别分类,计算锚框与对应的标定分类是否正确。 dfl_loss(Distribution Focal Loss):这个函数与GIOU loss一样,都是用来优化bbox的。 Precision:精度(找对的正类/所有找到的正类); Recall:真实为positive的准...
(2). Neck:除了同样是C2f模块替换C3模块外,v8还将v5中PAN-FPN的top down上采样阶段中的卷积直接删除了; (3). Head:Decoupled-Head,和yolov6 ppyoloe的head类似,除了cls reg两个branch外还有一个projection conv,是为DFL用的,不同于v6 ppyoloe的是reg_max没有加...
YOLOv8损失主要分为两部分,分类损失:L_{cls}和边框回归损失:L_{ciou}和L_{dfl},分类损失L_{cls}为交叉熵损失,边框回归损失的L_{ciou}为ciou loss,\alpha、\beta、\gamma表示各损失的平衡系数。L_{cls}即计算正样本损失也计算负样本损失,L_{ciou}和L_{dfl}只计算正样本损失。 def bbox2dist(anchor_...
loss = F.cross_entropy(preds, batch["cls"], reduction="mean") loss_items = loss.detach() return loss, loss_items 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. batch即真实类别标签,由于batch=16,因此共有16个标签,数字即对应的类别索引,preds为预测结果,维度为(16,10),即有16个预测结果,10为类别格式,其结果为...
计算每个样本对每个 GT 的 Reg+Cls loss(Loss aware) 使用每个GT的预测样本确定它需要分配到的正样本数(Dynamic k) 为每个GT取loss最小的前dynamic k个样本作为正样本 人工去掉同一个样本被分配到多个GT的正样本的情况(全局信息) 其实主要是将 SimOTA 中的第一步 「使用中心先验」替换成「YOLOv5」中的策略。
Is Cross Entropy the only loss function that yolo8 uses in the classification task? I got a bit confused when I saw these numbers in the args.yaml file saved at the end of training: box: 7.5, cls: 0.5, dfl: 1.5. It seems that both the box loss and dfl loss serve distinct ...
论文地址:EIoU:Loss for Accurate Bounding Box Regression 适用场景:可用于需要进一步优化边界框对齐和形状相似性的高级场景。 概念:EIoU损失函数的核心思想在于提高边界框回归的准确性和效率。它通过以下几个方面来优化目标检测: 1. 增加中心点距离损失:通过最小化预测框和真实框中心点之间的距离,提高边界框的定位准...
尝试不同的损失函数，如Focal Loss、Dice Loss等。正则化：使用Dropout、L2正则化等技术防止过拟合。多...
可以看到box的loss是1-giou的值。 2. lobj部分 lobj代表置信度,即该bounding box中是否含有物体的概率。在yolov3代码中obj loss可以通过arc来指定,有两种模式: 如果采用default模式,使用BCEWithLogitsLoss,将obj loss和cls loss分开计算: 代码语言:javascript 复制 BCEobj = nn.BCEWithLogitsLoss(pos_weight=ft(...