DFL 模块的这种设计允许它作为一个损失函数的组成部分,用于训练过程中的优化。通过这种方式,DFL 有助于提高目标检测模型在处理不平衡数据和边界框不确定性方面的能力。 2. Proto Proto的原理和作用 Proto 是 YOLOv8 中用于分割模型的一个组件,它代表“Prototype”(原型)。在分割任务中,Proto 模块用于生成分割掩码,...
DFL的含义是以交叉熵的形式去优化与标签y最接近的一左一右2个位置的概率,从而让网络更快的聚焦到目标位置的邻近区域的分布;也就是说学出来的分布理论上是在真实浮点坐标的附近,并且以线性插值的模式得到距离左右整数坐标的权重。 head部分 相对于YOLOv5,YOLOv8将Head里面C3模块替换为了C2f,将上采样之前的1×1卷...
它摒弃了C3模块和RepBlock，转而采用了C2f模块。此外，YOLOv8还移除了在上采样之前的1×1卷积，直接将Backbone不同阶段输出的特征送入上采样操作。那么，YOLOv8的Head部分又有哪些变化呢？让我们首先探究一下YOLOv5原本的Head设计，即Coupled-Head。而YOLOv8则采用了Decoupled-Head设计，并融入了DFL（Dynamic Filter ...
1.4 【损失函数优化】YOLOv8摒弃了传统的IOU匹配或单边比例分配方式，转而采用Task-Aligned Assigner进行正负样本匹配。同时，它还引入了Distribution Focal Loss（DFL），以更好地处理类别不平衡问题。1.5 【训练策略调整】在训练过程中，YOLOv8的数据增强部分汲取了YOLOX的经验，通过在最后10个epoch关闭Mosaic增强操...
添加SCConv模块 本章创新为融合SCconv的特征提取方法,顾名思义就是将SCconv模块融合到YOLOv8的骨干特征提取网络部分(backbone),首先我们了解一些SCconv。 SCConv是CVPR2023收录的一个即插即用的空间和通道重建卷积模块,其结构如下: SCconv论文下载地址 同时,在论文中也提供了实现代码: ...
C2f模块、Decoupled-Head、Anchor-Free、BCE Loss作为分类损失 VFL Loss + CIOU Loss作为回归损失、Task-Aligned Assigner匹配方式、最后 10 个 epoch 关闭 Mosaic 的操作。 6、inference 测试阶段(非训练阶段)过程 可以参考:YOLOv8 深度详解!一文看懂,快速上手 - 掘金 主要就是多了DFL的积分/求和/解码(其实上面...
Loss:1) 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正负样本匹配方式。2)并引入了Distribution Focal Loss(DFL) Train:训练的数据增强部分引入了 YOLOX 中的最后 10 epoch 关闭 Mosiac 增强的操作,可以有效地提升精度 ...
1) 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正负样本匹配方式。2)并引入了 Distribution Focal Loss(DFL) 04 Train 训练的数据增强部分引入了 YOLOX 中的最后 10 epoch 关闭 Mosiac 增强的操作,可以有效地提升精度 ...
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...
(4)计算三类损失:CIOU、DFL、Classification。 关于IOU系列损失,IOU-->GIOU(主要解决IOU=0时的问题)-->DIOU(考虑预测框和标准框的距离)-->CIOU(考虑预测框和标准框长宽一致性) classv8DetectionLoss:"""Criterion class for computing training losses."""def__init__(self,model,tal_topk=10):# model must...