YOLOv8 的推理过程和 YOLOv5 几乎一样,唯一差别在于前面需要对 Distribution Focal Loss 中的积分表示 bbox 形式进行解码,变成常规的 4 维度 bbox,后续计算过程就和 YOLOv5 MMYOLO 中提供了一套完善的特征图可视化工具,可以帮助用户可视化特征的分布情况。
box_loss:或“并集上的完全交集”是一种高级边界框损失,它考虑了预测框和真实框之间的大小和形状差异。"ciou" 构建的最终模型包含4100 万个参数。下面是模型摘要的片段,以及可训练参数的数量。 图4.KerasCV YOLOv8 大型模型摘要 。 评估指标 我们选择平均精度(mAP) 作为评估指标。KerasCV 已经为其所有目标检测模...
CIoU Loss是一种改进的IoU损失函数,它考虑了预测框和真实框之间的重叠程度、中心点距离以及长宽比的匹配度,从而更加精确地指导模型在训练过程中的框回归任务。而Distribution Focal Loss则针对类别不平衡问题,通过减少易分类样本的权重,增加难分类样本的权重,从而使得模型在训练时更加关注那些难以识别的目标。 综上所述,...
q是label,正样本时候q为bbox和gt的IoU,负样本时候q=0,当为正样本时候其实没有采用FL,而是普通的BCE,只不过多了一个自适应IoU加权,用于突出主样本。而为负样本时候就是标准的FL了。可以明显发现VFL比QFL更加简单,主要特点是正负样本非对称加权、突出正样本为主样本。 针对这里的DFL(Distribution Focal Loss),其...
YOLOv8 的推理过程和 YOLOv5 几乎一样,唯一差别在于前面需要对 Distribution Focal Loss 中的积分表示 bbox 形式进行解码,变成常规的 4 维度 bbox,后续计算过程就和 YOLOv5 一样了。 其推理和后处理过程为: (1) bbox 积分形式转换为 4d bbox 格式 ...
3.3 loss优化 3.3.1 Wasserstein Distance Loss 3.4 注意力机制 3.4.1SEAM注意力机制 3.4.2 即插即用的多尺度融合模块EVC 3.4.3 微小目标检测的上下文增强和特征细化网络ContextAggregation 3.4.4 EMA跨空间学习的高效多尺度注意力 | ICASSP2023 3.4.5 动态稀疏注意力BiFormer | CVPR 2023 ...
2、损失函数方面,分类使用BCEloss,回归使用DFL Loss+CIOU Loss 3、标签分配上Task-Aligned Assigner匹配方式 YOLOV8在COCO数据集上的检测结果也是比较惊艳: 2、模型训练 模型训练主要分为如下几步: 2.1 环境构建 可以通过如下简单命令创建一个虚拟环境,并安装YOLOV8所需的环境。需要注意的是torch版本和CUDA需要相互兼...
首先我们可以看到对于cls. loss, YOLOv8的作者,没有使用varifocal loss,(尽管前面在loss.py作者定义了varifocal loss),而是使用了BCE loss 然后bbox loss 是 CIoU和DFL 然后这三个loss加权平均得到最终的loss # cls loss # loss[1] = self.varifocal_loss(pred_scores, target_scores, target_labels) / target...
4、loss function 5、trics 6、inference 四、结果 一、主要贡献 主要的创新点:其实到了YOLOV5 基本创新点就不太多了,主要就是大家互相排列组合复用不同的网络模块、损失函数和样本匹配策略。 Yolo v8 主要涉及到:backbone 使用C2f模块,检测头使用了anchor-free + Decoupled-head,损失函数使用了分类BCE、回归CIOU...