DFL(Distribution Focal Loss)是一种用于目标检测任务的损失函数,旨在解决分类不平衡问题,并提升模型的分类性能。与传统的交叉熵损失相比,DFL损失通过引入分布焦距机制,使得模型更加关注于难以分类的样本,从而提高整体分类准确率。 2. 阐述DFL损失在YOLOv8中的作用 在YOLOv8中,DFL损失被用于优化模型的分类性能。YOLO系列...
因为DFL是以概率的方式对预测box进行回归,如设置超参数reg_max = 16 ,这此时网络该分支的输出通道为64=4*reg_max; 在此之前,会预先设置16个固定的参考值A: [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15]其每个位置与reg_max的每个位置是相互对应的。 对这reg_max个数,通过softmax函数进行离散化处...
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