GFL具体又包括Quality Focal Loss(QFL)和Distribution Focal Loss(DFL),其中QFL用于优化分类和质量估计联合分支,DFL用于优化边框分支。 classDFL(nn.Module):# Integral module of Distribution Focal Loss (DFL) proposed in Generalized Focal Lossdef__init__(self, c1=16):super().__init__()self.conv = ...
第一部分就是计算预测框与目标框之间的IOU，一如既往地采用了CIOU Loss，而第二部分采用地就是DFL.DFL...
DFL Loss的提出主要是为了解决bbox的表示不够灵活(inflexible representation)问题。传统目标检测,尤其是复杂场景中,目标物体的真实边界框的定义其实是无法精确给出的(包括标注人的主观倾向,或是遮挡、模糊等造成的边界歧义及不确定性)。如下图所示,水中的帆板边界、被遮挡的大象边界,其实都很难去界定一个精确的位置。
是train.py文件中这个类下面的代码“class Loss:” 首先我们可以看到对于cls. loss, YOLOv8的作者,没有使用varifocal loss,(尽管前面在loss.py作者定义了varifocal loss),而是使用了BCE loss 然后bbox loss 是 CIoU和DFL 然后这三个loss加权平均得到最终的loss # cls loss # loss[1] = self.varifocal_loss(pr...
在损失函数的设计上,YOLOv8-seg采用了BCELoss作为分类损失,DFLLoss和CIoULoss作为回归损失。这种多重损失函数的设计旨在全面提升模型的检测性能,确保在不同任务下都能取得良好的效果。BCELoss通过对分类结果的二元交叉熵进行优化,确保模型在分类任务上的准确性;而DFLLoss和CIoULoss则分别针对边界框的回归任务进行优化,...
损失函数的设计上,YOLOV8-seg采用了BCELoss作为分类损失,同时结合DFLLoss和CIoULoss作为回归损失,这种多损失函数的组合进一步提升了模型的学习能力。YOLOV8-seg的轻量化设计使其在实时应用中表现出色。相较于之前的YOLO版本,YOLOV8-seg在网络结构上进行了优化,尤其是在主干特征提取网络层,使用了更轻量化的C2F模块...
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 ...
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 ...
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 ...