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...
总结一下,YOLOv8中的Distribution Focal Loss是一种通过引入Focal Loss和候选框分数分布来解决目标检测中不均衡问题的损失函数。它通过对每个Anchor Box的分类结果进行加权和,提高目标检测的准确性和鲁棒性。DFL的公式中包含了平衡因子𝛼和调整因子𝛽,通过调节这两个因子的取值,可以适应不同的数据分布情况。通过应用...
target_bboxes[bx8400x4](target_bboxes需要缩放到特征图尺度,即除以相应的stride),在计算损失时,分别与预测的pred_bboxes计算CiouLoss, 同时与pred_regs(预测的anchors中心点到各边的距离)计算回归DFL Loss。 c. 训练mask值:fg_mask [bx8400],对8400个anchor进行正负样本标记,计算损失过程中通过fg_mask筛选正...
yolov8采用VFL Loss作为分类损失,同时使用DFL Loss 和CIOU Loss作为回归损失。VFL Loss(Varifocal Loss)的灵感来自Focal Loss。Focal Loss的设计是为了解决密集目标检测器训练中前景类和背景类之间极度不平衡的问题。Focal Loss: 其中,1为ground-truth类,表示前景类的预测概率。如公式所示,调制因子(γ为前景类和γ为...
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/yolo/configs...
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...
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,其主要是...
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,其主要是...
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,其主要是...