在Quality Focal Loss中,通过这种方式,模型能够在训练过程中考虑到每个样本的定位质量,使得损失函数能够更加关注那些定位或分类困难的样本。 2.3 连续标签支持 连续标签支持是指在质量焦点损失(Quality Focal Loss, QFL)中,分类的输出标签不再是传统的0或1(如在one-hot编码中),而是可以取任意在0到1之间的连续值。
经验表明,在多个目标检测数据集和模型上,Focal-EIoU损失优于现有的基于IoU的损失,并为小数据集和噪声Box提供更强的鲁棒性。 EIoU Loss及Focal-EIoU Loss表达式 在这里插入图片描述 通过整合EIoU Loss和FocalL1 loss,最终得到了最终的Focal-EIoU loss,其中 γ是一个用于控制曲线弧度的超参。 在这里插入图片描述 将...
其中绝大多数损失在前面我们都讲过了本文主要讲一下SlidLoss的原理,SlideLoss的损失首先是由YOLO-FaceV2提出来的。 从摘要上我们可以看出SLideLoss的出现是通过权重函数来解决简单和困难样本之间的不平衡问题题,什么是简单样本和困难样本? 样本不平衡问题是一个常见的问题,尤其是在分类和目标检测任务中。它通常指的是...
这种自适应的权重调整方式使得模型能够更好地适应各种不同的目标大小和形状。FocalEIoU则是结合了EIoU和Focal Loss的思想。传统的Focal Loss通过调整交叉熵损失的权重来减轻模型对容易样本的过度关注。我们将这一思想应用到EIoU中,使得模型在训练过程中更加关注难以检测的样本,从而提高模型的泛化能力。最后,Wise-IoU是一...
YOLOv8改进 | 损失函数篇 | SlideLoss、FocalLoss分类损失函数助力细节涨点(全网最全)2024-01-1662.YOLOv8改进 | 2023 | 将RT-DETR模型AIFI模块和Conv模块结合替换SPPF(全网独家改进)2024-01-16 63.YOLOv8改进 | 2023 | FocalModulation替换SPPF(精度更高的空间金字塔池化)2024-01-1664.YOLOv8改进 | ...
Quality Focal Loss (QFL) 是一种用于目标检测的改进损失函数。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标检测中分类与定位任务之间存在的不一致性问题。QFL通过为每个类别的得分赋予根据定位质量调整的权重,使得检测...
本篇内容:芒果YOLOv8改进:动态标签分配策略篇之Nanodet:使用NanoDet动态标签分配策略,同时集成Generalized Focal Loss损失,进行模型轻量化,来打造新颖YOLOv8检测器 推荐一个《YOLOv8改进专栏》链接 如下:全新芒果YOLOv8改进专栏 | 专栏目录:目前已有150+篇内容,内含各种Head检测头、标签分配策略、损失函数Loss、Backbone...
Abstract—Bounding box regression plays a crucial role in the field of object detection, and the positioning accuracy of object detection largely depends on the loss function of bounding boxregression. Existing researchs improve regression performance by utilizing thegeometricrelationship between bounding bo...
在YOLO-FaceV2中,作者通过Slide Loss这样的权重函数来让模型在训练过程中更关注那些困难样本(这也是本文的修改内容)。 具体改进方法可访问如下地址: YOLOv8改进 | 损失函数篇 | SlideLoss、FocalLoss分类损失函数助力细节涨点(全网最全),点击此处即可跳转...