c. 训练mask值:fg_mask[bx8400],对8400个anchor进行正负样本标记,计算损失过程中通过fg_mask筛选正负样本。 二、损失函数 (1) 类别分类损失 在yolov8中,类别损失最终采用的是交叉熵损失,该方法是我们非常熟知的,不再赘述。 代码如下: self.bce = nn.BCEWithLogitsLoss(reduction='none') loss[1] = self.bc...
在YOLOv8中,距离由预测值和实际值的二元交叉熵(BCE)测量。 分类损失和掩码损失 import torch.nn as nn loss[3] = nn.BCEWithLogitLoss(pred_scores, target_scores.to(dtype)).sum() / target_scores_sum # BCE 分类损失是涉及到所有任务的唯一损失函数。无论我们是在进行分类、目标检测、分割还是姿态估计,...
首先,坐标回归损失是YOLO v8 对物体坐标以及它们的大小预测的损失。它使用一个被称为“格栅损失"(grid loss)的概念,将物体的中心点坐标编码成四个包含指示当前物体位置的单元,其中每个单元分别记录了得分最高的坐标的X轴和Y轴的偏移值。此损失函数为每个输入图像计算坐标回归损失,以改善检测器的准确性和精度。 其次...
作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv8,已经集合了大量的trick,但是还是有提高和改进的空间,针对具体应用场景下的检测难点,可以不同的改进方法。此后的系列文章,将重点对YOLOv8的如何改进进行详细的介绍,目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于...
YOLOv8作为YOLO系列的最新成员,其损失函数通常包含多个部分,主要包括边界框回归损失(Bounding Box Regression Loss)、分类损失(Classification Loss)和对象性损失(Objectness Loss)。这些损失函数共同作用,以提高目标检测模型的性能。 2. 研究现有的损失函数改进策略 现有的YOLOv8损失函数改进策略主要包括以下几种: Wise-Io...
坐标损失函数计算方法 这里较YOLOv1的改动较大: 1)计算x,y的误差由相对于整个图像(416x416)的offset坐标误差的均方改变为相对于gird cell的offset坐标误差的均方。并且将YOLOv1w,h取根号处理改为对YOLOv2中长宽放缩因子取log。 2)并将修正系数由5改为了1 。
YOLOV8损失函数(3) 儒雅随和的老顽童 14 0 985华五南京大学毕业裁员后b站教高等数学,用python分析函数的极限,学弟学妹看后让我手把手教ta 咩咩高数QWQ 13.8万 107 从零理解计算机网络 某时qnq 6203 13 YOLOV8损失函数(5) 儒雅随和的老顽童 20 0 ...
YOLOV8损失函数(3), 视频播放量 14、弹幕量 0、点赞数 1、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 儒雅随和的老顽童, 作者简介 hsw==prince 《柏舟》,相关视频:YOLOV8 损失函数(1),YOLOV8损失函数(4),YOLOV8损失函数(5),YOLOV8 损失函数代码分析(2),【强推】
Yolov8的损失函数中的一个重要部分是EIou(Error as Intersection over Union),它是评估目标检测结果和真实标注框之间的重合程度的指标。本文将对Yolov8的损失函数中的EIou进行详细介绍。 1. EIou的定义 EIou是由Intersection over Union(IoU)得到的误差值,IoU用于衡量模型检测结果和真实标注框之间的重合程度。在目标检...
在此基础上,我们提出了一种基于 MPDIoU 的边界框回归损失函数,称为 LMPDIoU 。 实验结果表明,MPDIoU 损失函数适用于在 PASCAL VOC、MS COCO 和 IIIT5k 上训练的最先进的实例分割(例如 YOLACT)和对象检测(例如 YOLOv7)模型优于现有的损失函数。