SlideLoss类是一个损失模块,它通过调整损失的权重来增强训练过程。它的构造函数接收一个损失函数,并将其减小到每个元素的计算。forward方法根据预测值和真实值计算损失,并根据auto_iou的值调整损失的权重。EMASlideLoss类与SlideLoss类似,但它使用指数移动平均来平滑auto_iou的计算,能够在训练过程中动态调整损失的权重。
Finally, the EXPMA (exponential moving average) concept is employed to optimize the SlideLoss and propose the EMASlideLoss classification loss function, addressing the issue of imbalanced data samples and enhancing the model's robustness. The experimental results showed that the F1-score, mAP50-95,...
EMASlideLoss 类是SlideLoss 的扩展,使用了指数移动平均(EMA)来平滑 IoU 值,从而在训练过程中动态调整损失的计算。 VarifocalLoss 类实现了一种变焦损失(Varifocal Loss),该损失函数通过加权二元交叉熵损失来处理不平衡类别问题,权重由预测分数和真实标签共同决定。 FocalLoss 类则是对现有损失函数的封装,主要...
44【YOLOv8改进】DualConv( Dual Convolutional):用于轻量级深度神经网络的双卷积核https://blog.csdn.net/shangyanaf/article/details/139477420CONV 45【YOLOv8改进】SlideLoss损失函数,解决样本不平衡问题https://blog.csdn.net/shangyanaf/article/details/139483941损失函数 46【YOLOv8改进】 YOLOv8自带损失函数CI...
YOLOV8改进-CPCA注意力机制,EMASlideLoss,KernelWarehouse,Dynamic Snake Convolution,NWD 2.2万 11 10:16 App YOLOV8环境安装教程. 1.4万 -- 5:04 App YOLOV8改进-又轻量又提点的SlimNeck 5034 1 3:53 App YOLOV8改进最新更新-High-level Screening-feature Pyramid Networks(最新的FPN变种,可大量二次创新...
Furthermore, we adopt an Exponential Moving Average (EMA) SlideLoss function, which not only boosts accuracy but also ensures the stability of our safety wear detection model's performance. Comparative evaluation of the experimental results indicates that our proposed model achieves a 6.2% improvement...
首先,SlideLoss 类实现了一种滑动损失函数,它通过调整损失的权重来应对不同的IoU(Intersection over Union)阈值。该类在初始化时接收一个损失函数,并在前向传播中根据预测值和真实值计算损失。它使用不同的权重来调节损失,以便在IoU较低时减少损失的影响。 接下来,EMASlideLoss 类是SlideLoss 的扩展,使用指数移动平...
接下来,EMASlideLoss类扩展了SlideLoss,引入了指数移动平均(EMA)机制来平滑IoU值的变化,从而提高训练的稳定性。该类在每次调用时更新IoU的平均值,并在计算损失时使用该平均值。VarifocalLoss类实现了一种变焦损失,它通过调整预测分数的权重来增强模型对难以分类样本的关注。FocalLoss类则是对现有损失函数(如BCEWith...
EMASlideLoss类是SlideLoss的扩展,增加了指数移动平均(EMA)机制。它在训练过程中动态更新IoU的平均值,以便在计算损失时使用更稳定的IoU值。VarifocalLoss类实现了一种变焦损失,主要用于目标检测任务。它通过加权的二元交叉熵损失来处理不同类别的样本,增强了对难分类样本的关注。
首先,SlideLoss 类实现了一种滑动损失函数,它通过调整损失的权重来应对不同的IoU(Intersection over Union)阈值。该类在初始化时接收一个损失函数,并在前向传播中根据预测值和真实值计算损失。它使用不同的权重来调节损失,以便在IoU较低时减少损失的影响。 接下来,EMASlideLoss 类是SlideLoss 的扩展,使用指数移动平...