YOLOv8作为YOLO系列的最新成员,其损失函数通常包含多个部分,主要包括边界框回归损失(Bounding Box Regression Loss)、分类损失(Classification Loss)和对象性损失(Objectness Loss)。这些损失函数共同作用,以提高目标检测模型的性能。 2. 研究现有的损失函数改进策略 现有的YOLOv8损失函数改进策略主要包括以下几种: Wise-Io...
在此基础上,我们提出了一种基于 MPDIoU 的边界框回归损失函数,称为 LMPDIoU 。 实验结果表明,MPDIoU 损失函数适用于在 PASCAL VOC、MS COCO 和 IIIT5k 上训练的最先进的实例分割(例如 YOLACT)和对象检测(例如 YOLOv7)模型优于现有的损失函数。 具有不同边界框回归结果的两种情况。绿色框表示真实边界框,红色...
作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv8,已经集合了大量的trick,但是还是有提高和改进的空间,针对具体应用场景下的检测难点,可以不同的改进方法。此后的系列文章,将重点对YOLOv8的如何改进进行详细的介绍,目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于...
2.微小目标提升:加入yolov8 2.1 ultralytics/yolo/utils/loss.py加入 Wasserstein 源码详见:Yolov8损失函数改进:Wasserstein Distance Loss,助力小目标涨点 编辑于 2023-08-24 10:29・IP 属地浙江 内容所属专栏 YOLO系列魔术师 复现魔改网络提升YOLOv5、7、8、9、10性能 订阅专栏...
Yolov8是一种单阶段目标检测模型,通过将图像划分为不同大小的网格,并在每个网格上预测目标的位置和类别来实现目标检测。传统的Yolov8模型使用交叉熵损失函数来衡量预测结果与真实标签之间的差异。然而,交叉熵损失函数在面对目标数量不平衡的情况下容易导致误报。 为了解决这个问题,我们对Yolov8的损失函数进行改进。我们...
(雷同的那个是营销号)YOLOv8检测模块组合优化改进(成功涨点):添加GAM注意力机制;添加小目标检测头;替换为Wise_IoU损失函数+完整web端展示(实现简单目标跟踪功能) - Zwc2003/YOLOv8-optimization
前面出了很多对于边框位置回归函数的改进方案,包括EIOU、SIOU、WIOU等等,近期又有一种新的边框位置回归函数MPDIoU。在YOLOv7上面取得较好的效果。可以在yolov8等系列算法中应用,作为文章的创新点,项目工程的加分点。 要想发好的文章,点数高的SCI文章,创新出新的损失函数或者模块是大家努力的方向之一。可以重点看看这...
2.MPDIou加入Yolov8 2.1 修改ultralytics/yolo/utils/metrics.py 在原有GIoU、DIoU、CIoU、SIoU、 EIoU=、 WIoU、Focal基础上,加入MPDIou 代码详见:Yolov8损失函数改进:MPDIoU新型边界框相似度度量,效果秒杀GIoU 、 DIoU 、CIoU 、 EIoU等 | ELSEVIER 2023...
一、 Focal-IoU(Any) 论文理论部分 + 原创最新改进 YOLOv8 代码实践改进 论文理论 在目标检测中,边界框回归(BBR)是决定目标定位性能的关键步骤。然而,我们发现大多数以前的 BBR 损失函数有两个主要缺点:(i)两者ℓn-norm 和基于 IOU 的损失函数无法有效地描述 BBR 的目标,从而导致收敛速度慢和回归结果不准确。
YOLOv8目标检测组合优化改进(成功涨点): 1、添加GAM注意力机制; 添加部位为backbone: 2、添加小目标检测头; 新增检测4X4以上目标的检测头,提高对小目标的检测能力 3、替换为Wise_IoU损失函数 本项目中已将YOLOv8内置的CIoU替换为Wise-IoU 实验数据集 yolo格式的人体头部数据集(主要由教室等场所的摄像头拍摄获得...