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)...
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...
VariFocal损失:在YOLOX中,作者选择了传统的IoU损失,同时引入了VariFocal损失来处理分类任务,这一损失函数能够更好地处理极端类别不平衡问题。 分布Focal损失(DFL):YOLOv8采用了CIoU损失和DFL,后者是一种针对边界框回归的新型损失函数,它考虑了边界框的分布特性。 3.4 YOLO模型的演进 YOLO系列模型作为最先进的目标检测模...
在损失函数的设计上,YOLOv8引入了多种损失函数以优化模型。其中,VFL Loss 和 CIoU Loss 对于模型的性能至关重要。VFL Loss,即Varifocal Loss,能够根据预测目标的置信度自动调整分类和定位的损失权重。这种设计使模型能够在训练过程中自适应地调整损失函数,从而提高模型在不同置信度阈值下的性能。而CIoU Loss则是一种...
"""def__init__(self):"""Initialize the VarifocalLoss class."""super().__init__()@staticmethoddefforward(pred_score, gt_score, label, alpha=0.75, gamma=2.0):"""Computes varfocal loss."""# 计算权重weight = alpha * pred_score.sigmoid().pow(gamma) * (1- label) + gt_score * lab...
首先我们可以看到对于cls. loss, YOLOv8的作者,没有使用varifocal loss,(尽管前面在loss.py作者定义了varifocal loss),而是使用了BCE loss 然后bbox loss 是 CIoU和DFL 然后这三个loss加权平均得到最终的loss # cls loss # loss[1] = self.varifocal_loss(pred_scores, target_scores, target_labels) / target...
VFL Loss,即Varifocal Loss,能够根据预测目标的置信度自动调整分类和定位的损失权重。这种设计使模型能够在训练过程中自适应地调整损失函数,从而提高模型在不同置信度阈值下的性能。而CIoU Loss则是一种先进的边界框回归损失,它考虑了预测边界框( Bp )与真实边界框( Bgt )之间的重叠面积、中心点距离以及宽高比,以...
对于YOLOv8,其分类损失为VFLLoss(Varifocal Loss),其回归损失为CIoU Loss 与 DFL Loss 的形式。其中 Varifocal Loss定义如下: 其中p为预测的类别得分,p ∈ [0.1]。q为预测的目标分数(若为真实类别,则q为预测和真值的 loU;若为其他类别。q为0 )。VFL Loss使用不对称参数来对正负样本进行加权,通过只对负...
式中,Varifocalloss()是变焦损失函数,q是目标分数,γ是调制因子,α是目标权重。 如果正样本的IoU很高时,则对loss的贡献更大一些,可以让网络聚焦于那些高质量的样本上,也就是说训练高质量的正例对AP的提升比低质量的更大一些。对负样本,使用p γ 进行了降权,降低了负样本对损失函数的贡献,因为负样本的预测p肯...
VarifocalLoss VFL(p,q)=−q(qlog(p)+(1−q)log(1−p))q0 −αpγlog(1−p)q=0 pp∈[0,1]q( qloUq0)VFLLoss qGTIoU APpγ p 3.2 3.2.1 (1) (2)CNN (DeformableConvolutionNetworkDCN)[36] DCN DCN(offset) 3.3DCN