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...
方程中涉及的关键参数在左侧的图中进行了说明,其中p和g表示预测和实际情况,b、w和h分别是相应边界框的中心、宽度和高度。参数c是包围边界框的对角线(灰色虚线矩形)而ρ是欧氏距离。除了分类任务外,IoU损失在YOLOv8中的所有其他任务中都会应用。 分布焦点损失(DFL) def _df_loss(pred_dist, target): """Return...
从图中我们可以看到,分类损失在训练和验证过程中都表现出类似的快速下降趋势,这表明模型在区分不同类型的对象上也表现出色。分类损失的下降意味着模型能够越来越好地识别出图片中的具体类别。再来看定向边界框损失(dfl_loss),这是YOLOv8特有的,用于评估模型对目标方向的预测准确性。从图中可见,该损失也随着训练迅速下...
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...
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)C2f(或CSPLayer_2Conv): CBS和...
DFL 通过联合表示消除了训练和推理过程中质量估计和分类之间的不一致性。 增强模型的泛化能力: DFL 的连续标签优化有助于提高模型在面对不同数据分布时的泛化能力。 代码分析 在YOLOv8 的实现中,DFL类如下所示: class DFL(nn.Module):"""Integral module of Distribution Focal Loss (DFL).Proposed in Generalized...
同时,YOLOv8引入了Distribution Focal Loss(DFL),这是一种新颖的损失函数,能够更好地处理类别不平衡问题,并专注于学习难以区分的样本,从而提升了模型在检测中的准确性和鲁棒性。除了这三大部分的革新外,YOLOv8在训练前对数据进行了仔细的预处理,包括自动像素数据方向调整和EXIF方向信息的剥离,以及将图像统一调整至640...
具体来看,训练的box_loss从一个较高的值逐渐下降,并在后期趋于平稳。这意味着模型在定位行人边界框的任务上逐渐变得更加精确。类似地,cls_loss,即分类损失,也表现出了同样的下降趋势,说明模型在区分行人和背景方面的能力在增强。dfl_loss,代表目标的方向和关键点的定位损失,在训练过程中同样显著下降,表明模型对于行...
Distribution Focal Loss通过考虑不同类别目标的分布情况,对每个Anchor Box的损失进行惩罚或加权处理,以提高检测结果的准确性。 具体来说,DFL的公式可以表示为: L_cls = -(𝛼 * (1 - p_t)^𝛽 * log(p_t)) 其中,L_cls是分类损失,𝛼是平衡因子,𝛽是调整因子,p_t是预测概率。 在DFL公式中,𝛼...