1. DFL (Distribution Focal Loss) DFL (Distribution Focal Loss) 的原理和作用 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...
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...
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。
yolov8中的distribution focal loss公式 YOLOv8是目标检测中非常流行的算法之一,它通过将目标检测转化为回归问题,采用卷积神经网络进行端到端的训练,具有准确率高、速度快等优势。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...
def _df_loss(pred_dist, target): """Return sum of left and right DFL losses.""" # Distribution Focal Loss (DFL) proposed in Generalized Focal Loss https://ieeexplore.ieee.org/document/9792391 tl = target.long() # target left
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...
YOLOv8 的推理过程和 YOLOv5 几乎一样,唯一差别在于前面需要对 Distribution Focal Loss 中的积分表示 bbox 形式进行解码,变成常规的 4 维度 bbox,后续计算过程就和 YOLOv5 一样了。 以COCO 80 类为例,假设输入图片大小为 640x640,MMYOLO 中实现的推理过程示意图如下所示: 其推理和后处理过程为:(1) bbox...
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 ...
YOLOv8采用了TAL(Task Alignment Learning)任务对齐分配技术(正负样本分配),并引入了DFL(Distribution Focal Loss)结合CIoU Loss做回归分支的损失函数,使用BCE做分类损失,使得分类和回归任务之间具有较高的对齐一致性。 2. TAL TAL一般用在decoupled head网络中,用于将不同的任务进行对齐。典型的,用来解决分类与回归cel...
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...