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,...
其中预测pred_scores: b x 8400 x cls_num; target_scores: b x 8400 x cls_num, 相当于对于每个box,其cls_num个分类都视为二分类,并进行交叉熵运算。 (2) 边框回归损失 边框回归,采用的是DFL Loss + CIOU Loss target_bboxes /= self.stride_scales loss[0],loss[2] = self.bbox_loss(pred_re...
作用:它被广泛用于训练阶段来优化模型(作为损失函数的一部分),以及评估阶段来比较不同模型或同一模型在不同参数下的性能。 Bbox Loss Bbox Loss用于计算预测边界框和真实边界框之间的差异。均方误差(MSE)是一个常用的损失函数,其计算公式如下: L o s s b b o x = ∑ i = 1 N ( x i − x ^ i ...
Generalized Focal Loss(后续做这篇论文的解析)中提出将bbox边框的回归值由单一确定值(狄拉克分布)变为一定范围的任意概率分布。 在数据集中会出现遮挡,而且对于同一物体在不同状态下人工标注的框也会有差别,这些无形的误差都会导致直接回归单一确定值难以很好的拟合。 GDL还提出将分类分数和检测框质量分数结合,得到...
box_confidence = K.sigmoid(feats[..., 4:5]) box_class_probs = K.sigmoid(feats[..., 5:]) # 在计算loss的时候返回如下参数 if calc_loss == True: return grid, feats, box_xy, box_wh return box_xy, box_wh, box_confidence, box_class_probs ...
损失函数:YOLOv8使用VFL Loss作为分类损失,使用DFL Loss+CIOU Loss作为分类损失; 样本匹配:YOLOv8抛弃了以往的IOU匹配或者单边比例的分配方式,而是使用了Task-Aligned Assigner匹配方式。 1、C2f模块是什么?与C3有什么区别? 我们不着...
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...
可以看到，第一列是预测类别ID值，两种预测模式是保持一致的，第2-5列是归一化空间中的bbox坐标，千分...
排斥损失(Repulsion Loss):提出了两种损失函数,RepGT和RepBox,用于解决人脸遮挡导致的检测框重叠问题。 滑动权重函数(Slide):设计了一个自适应的样本加权函数,用于缓解简单与困难样本之间的不平衡问题。 归一化高斯Wasserstein距离(NWD)损失:用于弥补IoU损失在小物体检测方面的不足,提高模型对小目标的鲁棒性。