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...
Loss 分类使用BEC Loss、回归使用CIoU Loss 分类使用VFL Loss、回归使用DFL Loss+CIoU Loss 标签分配 静态分配策略 Task-Aligned Assigner分配 2 Backbone 主干网络主要由CSB模块、C2f模块组成,具体变化为:Backbone 中 C2f 的block 数从 3-6-9-3 改成了 3-6-6-3,第一个卷积层的 kernel 从6x6 变成了 3x3...
sum() * batch_size, loss.detach() # loss(box, cls, dfl) 2.模型结构 下面两张全景图展现的非常清晰: 可以先看图(a)再看图(b),核心思想就几个模块: (1)CBS(或ConvModule):由Conv+BN+SiLU组成。 (2)Bottleneck(或DarknetBottleneck):包含两个卷积层,先减少通道数,再增加通道数,类似颈部。 (3)C...
DFL(Distribution Focal Loss),本质上是Focal Loss,是一种带权重的交叉熵。一般情况下,我们认为交叉熵常用作分类损失,根本上讲,是用在计算一种符合多项分布的预测Loss。 在论文“Generalized Focal Loss: Learning Qualified and Distributed Bounding Boxes for Dense Object Detection”中,作者认为预测的目标框坐标是...
DFL,即分布焦点损失(Distribution Focal Loss),是 Focal Loss 的一种改进,它专门设计来处理目标检测任务中的类别不平衡问题,同时允许对边界框位置的不确定性进行建模。DFL 的核心思想是将焦点损失的概念扩展到连续标签的优化问题,这在目标检测中尤其重要,因为除了类别标签外,还需要精确预测边界框的位置。
5.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; 6.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? 我们不着急,先看一下C3模块的结构图,然后再对比与C2f的具体的区别。针对C3模块,其...
另一个与边界框相关的损失函数是分布焦点损失(DFL)²。DFL关注的是边界框回归的分布差异。YOLOv8中的网络不是直接预测边界框,而是预测边界框的概率分布。它旨在解决边界模糊或部分遮挡的挑战性对象。 关键点损失 复制 loss[1]+=self.keypoint_loss(pred_kpt,gt_kpt,kpt_mask,area)area:bounding box areaclass...
yolov8中的distribution focal loss公式 在Yolov8中,Distribution Focal Loss(DFL)被用于目标检测任务,其公式如下: DFL的目标是将框的位置建模成一个general distribution,使网络快速聚焦于与目标位置距离近的位置的分布。具体来说,DFL通过优化与标签y最接近的一左一右2个位置的概率,以交叉熵的形式,让网络更快地聚焦...
而YOLOv8的性能进一步得到了改进和提升,其中关键的一部分是Distribution Focal Loss(DFL)的引入。 Distribution Focal Loss是YOLOv8中的一个核心组成部分,它是一种改进的损失函数,用于优化检测结果的质量。在目标检测中,图像中的目标往往是不均衡的,有些类别的目标会比其他类别多出很多倍。而传统的损失函数,如交叉熵...
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) 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 ...