针对这里的DFL(Distribution Focal Loss),其主要是将框的位置建模成一个 general distribution,让网络快速的聚焦于和目标位置距离近的位置的分布。 DFL 能够让网络更快地聚焦于目标 y 附近的值,增大它们的概率; 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...
在YOLOv8中,DFL与CIOU Loss结合使用,进一步提升了定位精度和分类准确性。 五、与YOLOv5的对比 YOLOv8在多个方面对YOLOv5进行了改进和优化: 损失函数:YOLOv8引入了更精细化的损失函数设计,如RMSE和DFL等,以提高检测精度和鲁棒性。 Anchor机制:YOLOv8抛弃了Anchor-Based机制,采用更简洁高效的Anchor-Free方法。 样本...
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(其实上面解释过就是一个卷积操作)过程。 四、结果 算法结果
Head 部分输出分类和回归共 6 个尺度的特征图。 将3 个不同尺度的类别预测分支、bbox 预测分支进行拼接,并进行维度变换。为了后续方便处理,会将原先的通道维度置换到最后,类别预测分支 和 bbox 预测分支 shape 分别为 (b, 80x80+40x40+20x20, 80)=(b,8400,80),(b,8400,4)。 (3) 解码还原到原图尺度 ...
Head 部分相比 YOLOv5 改动较大,从原先的耦合头换成了目前主流的解耦头结构(Decoupled-Head),将分类和检测头分离。同时由于使用了DFL(Distributional Focal Loss) 的思想,因此回归头的通道数也变成了4*reg_max的形式,reg_max默认16。 它这个解耦头Decoupled Head,具体是怎么把分类和识别这两个任务分离开的,你要去...
可以看出,不再有之前的 objectness 分支,只有解耦的分类和回归分支,并且其回归分支使用了 Distribution Focal Loss 中提出的积分形式表示法, DFL 的描述见知乎推文:https://zhuanlan.zhihu.com/p/147691786 3. Loss 计算 Loss 计算过程包括 2 个部分: 正负样本分配策略和 Loss 计算。
dfl = DFL(self.reg_max) if self.reg_max > 1 else nn.Identity() def forward(self, x): """Concatenates and returns predicted bounding boxes and class probabilities. 连接,返回预测的 bbox 和 class 概率""" shape = x[0].shape # BCHW # 按照配置文件yolov8.yaml,Detect 的输入来自15,18,...
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...
BCE Loss用于衡量分类准确性,DFL Loss和CIOU Loss用于提高边界框回归的精度和定位准确性。 4. YOLOv8模型在训练过程中的优化策略 YOLOv8在训练过程中采用了以下优化策略: 样本匹配策略:YOLOv8引入了Task-Aligned Assigner(任务对齐分配器)作为样本匹配策略,替代了以往的IOU匹配或单边比例分配方式。Task-Aligned ...