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...
关于IOU系列损失,IOU-->GIOU(主要解决IOU=0时的问题)-->DIOU(考虑预测框和标准框的距离)-->CIOU(考虑预测框和标准框长宽一致性) classv8DetectionLoss:"""Criterion class for computing training losses."""def__init__(self,model,tal_topk=10):# model must be de-paralleled"""Initializes v8Detection...
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cell...
loss[1]+=self.keypoint_loss(pred_kpt,gt_kpt,kpt_mask,area)area:bounding box areaclassKeypointLoss(nn.Module):defforward(self,pred_kpts,gt_kpts,kpt_mask,area):"""Calculates keypoint loss factor and Euclidean distance loss for predicted and actual keypoints."""d=(pred_kpts[...,0]-gt_...
yolov8 ciouloss公式 Yolov8是一种用于目标检测的深度学习模型,它采用了一种名为CIoU Loss的损失函数来优化模型的性能。CIoU Loss是一种计算目标框回归损失的方法,它在YOLO系列模型中被广泛应用。 CIoU Loss可以帮助模型更准确地预测目标框的位置和大小。它通过考虑目标框之间的重叠程度来计算损失值,以此来指导模型...
可以直接作为边界框回归的loss函数进行优化。 在NMS(非极大值抑制)对预测框筛选。 二、GIoU Loss GIoU Loss考虑到了预测框与真实框的重叠区域与非重叠区域。 来源: https://arxiv.org/pdf/1902.09630.pdf 1. 2.1、定义 GIoU(Generalized Intersection over Union),GIoU Loss的目的就是解决1、IoU Loss中当B与G不...
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 ...
5.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; 6.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...
值是各个loss部分的权重系数,除了预测有对象的损失函数系数设置为5,其他都为1。 有无对象损失函数计算方法 其中 =5, =1。 表示最大的IOU都小于0.6时,取1。 表示0-confidence,详情见代码 # no_object_scale = 1 # (1 - object_detections)保留阈值小于0.6的预测框 ...
2、损失函数方面,分类使用BCEloss,回归使用DFL Loss+CIOU Loss 3、标签分配上Task-Aligned Assigner匹配方式 YOLOV8在COCO数据集上的检测结果也是比较惊艳: 2、模型训练 模型训练主要分为如下几步: 2.1 环境构建 可以通过如下简单命令创建一个虚拟环境,并安装YOLOV8所需的环境。需要注意的是torch版本和CUDA需要相互兼...