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...
参数c是包围边界框的对角线(灰色虚线矩形)而ρ是欧氏距离。除了分类任务外,IoU损失在YOLOv8中的所有其他任务中都会应用。 分布焦点损失(DFL) def _df_loss(pred_dist, target): """Return sum of left and right DFL losses.""" # Distribution Focal Loss (DFL) proposed in Generalized Focal Loss https:...
除了分类任务外,IoU损失在YOLOv8中的所有其他任务中都会应用。 分布焦点损失(DFL) 复制 def_df_loss(pred_dist,target):"""Return sum of left and right DFL losses."""# Distribution FocalLoss(DFL)proposedinGeneralized Focal Loss https://ieeexplore.ieee.org/document/9792391tl=target.long()# target ...
在目标检测中,边界框预测通常被视为回归问题,但传统的损失函数(如 L1 或 IoU 损失)可能无法充分捕捉边界框位置的不确定性。DFL 通过使用连续分布来表示边界框的位置,允许模型学习这些不确定性。 DFL 的设计: DFL 将质量估计(如边界框的 IoU 或中心性分数)与类预测向量合并,形成一个联合表示。这样,模型不仅学习...
在损失函数上,YOLOv8引入了DFL(Distribution Focal Loss),这是一种新的损失函数,它注重于改善模型对于各种难易程度目标的识别能力,尤其是对于小目标和模糊目标。DFL通过调整损失权重,使得模型在训练过程中更加关注那些难以检测和分类的实例。 总体来说,YOLOv8的设计集成了多项前沿技术,其创新点在于优化了特征提取网络...
(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_regs,pred_bboxes,self.anc_points,target_bboxes, target_scores,target_scores_sum,fg_mask) DFL loss: ...
在损失函数上,YOLOv8引入了DFL(Distribution Focal Loss),这是一种新的损失函数,它注重于改善模型对于各种难易程度目标的识别能力,尤其是对于小目标和模糊目标。DFL通过调整损失权重,使得模型在训练过程中更加关注那些难以检测和分类的实例。 总体来说,YOLOv8的设计集成了多项前沿技术,其创新点在于优化了特征提取网络...
其中DFL损失函数的定义如下,通俗来讲就是训练的过程中,目标的边界框不应该是一个确定的数值,目标的边界框应该是一个分布,比如对于浪花这个物体而言,他的边界就是不清晰的,通过这样的损失函数可以减少网络在训练过程中出现的过拟合的现象。 image-20240816235150126 ...
损失函数设计 Loss 计算包括 2 个分支: 分类和回归分支,没有了之前的 objectness 分支。 分类分支依然采用 BCE Loss。回归分支使用了 Distribution Focal Loss(DFL Reg_max默认为16)+ CIoU Loss。3 个 Loss 采用一定权重比例加权即可(默认如下:https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics...