Head 部分相比 YOLOv5 改动较大,换成了目前主流的解耦头结构,将分类和检测头分离,同时也从 Anchor-Based 换成了 Anchor-Free Loss 计算方面采用了 TaskAlignedAssigner 正样本分配策略,并引入了 Distribution Focal Loss 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...
Head 部分相比 YOLOv5 改动较大,换成了目前主流的解耦头结构,将分类和检测头分离,同时也从 Anchor-Based 换成了 Anchor-Free Loss 计算方面采用了 TaskAlignedAssigner 正样本分配策略,并引入了 Distribution Focal Loss 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...
从原先的耦合头变成了解耦头,并且从 YOLOv5 的 Anchor-Based 变成了 Anchor-Free。 从上图可以看出,不再有之前的 objectness 分支,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。 3.Loss 计算 Section Name Loss计算过程包括2个部分:正负样本分配策略和 Loss 计算。
loss_dfl = loss_dfl.sum() / target_scores_sumelse:# 如果没有 DFL loss,则设为 0loss_dfl = torch.tensor(0.0).to(pred_dist.device)returnloss_iou, loss_dfl# 用于计算关键点损失的模块classKeypointLoss(nn.Module):"""Criterion class for computing training losses."""def__init__(self, sigm...
cls 0.5 类别损失增益(值越大越表强调,按像素缩放) 根据训练输出的cls_loss调整 dfl 1.5 DFL 损失增益 根据训练输出的dfl_loss调整 pose 12.0 姿态损失增益(仅 pose 训练) - kobj 2.0 关键点对象损失增益(仅 pose 训练) - label_smoothing 0.0 标签平滑,一种正则化技术,用于减少模型对训练数据的过拟合程度 ...
在深度学习中,我们通常用损失函数下降的曲线来观察模型训练的情况。YOLOv8在训练时主要包含三个方面的损失:定位损失(box_loss)、分类损失(cls_loss)、动态特征损失(dfl_loss)以及分割损失(seg_loss),在训练结束后,可以在runs/目录下找到训练过程及结果文件,如下所示: ...
在深度学习中,我们通常用损失函数下降的曲线来观察模型训练的情况。YOLOv8在训练时主要包含以下几个方面的损失:定位损失(box_loss)、分类损失(cls_loss)、动态特征损失(dfl_loss)以及分割损失(seg_loss),在训练结束后,可以在runs/目录下找到训练过程及结果文件,如下所示: ...
在深度学习中,我们通常用损失函数下降的曲线来观察模型训练的情况。YOLOv8在训练时主要包含三个方面的损失:定位损失(box_loss)、分类损失(cls_loss)、动态特征损失(dfl_loss)以及分割损失(seg_loss),在训练结束后,可以在runs/目录下找到训练过程及结果文件,如下所示: ...
在损失函数的设计上,YOLOv8-seg引入了VFLLoss作为分类损失,同时结合DFLLoss和CIoULoss作为回归损失。这种损失函数的组合有效地解决了样本不平衡的问题,尤其是在处理小目标时,能够显著提高模型的学习效率和检测精度。此外,YOLOv8-seg还采用了Task-Aligned的样本匹配策略,使得训练过程更加高效。 在数据预处理方面,YOLOv8-...
YOLOv8-seg在目标检测的策略上也进行了创新,采用了Anchor-Free的思想,抛弃了传统的Anchor-Base方法。这一改变使得模型在处理目标时不再依赖于预设的锚框,而是通过直接回归目标的位置和类别,简化了模型的设计,提高了检测的灵活性。此外,YOLOv8-seg在损失函数的设计上也进行了优化,采用了VFLLoss作为分类损失,DFLLoss与...