在YOLOv8中,分类损失和位置损失的计算方式与YOLOv3相同,不需要进行更换。而目标损失可以根据实际需求进行更换。下面介绍一种可行的目标损失函数:GIoULoss。 GIoULoss是一种改进的IoU损失函数,可以更准确地衡量目标框的位置和大小。GIoULoss最小化预测框和真实框的Generalized Intersectionover Union(GIoU),通过最小化GIoU...
损失函数是用来衡量模型输出与真实标签之间的差异程度,是训练模型时优化的目标。在YOLOv8中,采用了三个不同的损失函数,分别是分类损失、坐标损失和目标置信度损失。 2.1 分类损失(Class Loss) 分类损失用于衡量目标检测中物体类别的分类准确性。YOLOv8使用交叉熵损失函数来计算分类损失,具体定义如下: \text{Class Loss...
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...
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