YOLOv8-seg的另一个显著创新在于其新的损失函数设计。该算法采用了变焦损失(Focal Loss)来计算分类损失,并结合数据平均保真度损失和完美交并比损失(Perfect IoU Loss)来优化边界框的回归过程。这种新的损失策略使得YOLOv8-seg在处理难以分类的样本时,能够更好地聚焦于重要的目标,从而提高了检测的准确性和鲁棒性。
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。
当前浏览器版本较低,为保证您的使用体验,建议使用最新版本的浏览器访问。 17880 06:27 YOLOv8图像分割改进教程:改进实例分割Seg检测头、Seg主干网络、Seg损失函数多种组合-UltralyticsPro 芒果学AI· 5-4 29250 11:28 【yolov8】seg实例分割,trt部署前瞻 ...
此外,YOLOv8-seg在损失函数的设计上也进行了创新。通过引入新的损失函数,模型能够更好地平衡分类和定位任务的损失,从而提高整体的检测精度。这一创新使得YOLOv8-seg在多个数据集上的表现都达到了新的高度,尤其是在COCO数据集上,YOLOv8-seg展现出了优异的mAP(mean Average Precision)指标,证明了其在实例分割任务中的...
6、步骤s4:构建目标检测模型,该模型基于yolov8-hire网络,在该网络的backbone主干网外引入新型卷积神经网络结构segnext,并将ciou损失函数替换为eciou损失函数; 7、步骤s5:利用新的数据集对步骤s4中目标检测模型进行训练; 8、步骤s6:利用训练好的目标检测模型对待目标检测的图像进行目标检测,并对该模型的性能进行评估;...
摘要:本发明公开了一种基于自适应损失函数的弱小目标检测模型优化方法与装置,涉及计算机视觉图像目标检测技术领域,该方法包括以下步骤:获取弱小目标图像,通过特征提取,得到弱小目标图像的特征图;将所述特征图,通过检测头网络,获得中心度预测结果、分类预测结果和回归预测结果;计算中心度预测结果的损失、分类预测结果的损失,...
此外,YOLOv8-seg在损失计算方面采用了BCE(Binary Cross-Entropy)损失函数用于分类任务,而在回归任务中则使用了DFL(Distribution Focal Loss)和CIoU(Complete Intersection over Union)损失函数,以增强模型对目标边界的精确定位能力。 值得注意的是,YOLOv8-seg摒弃了传统的anchor-based检测方法,转而采用了anchor-free的...
总的来说,YOLOV8-seg算法在YOLO系列的基础上,通过对网络结构、损失函数、标签分配等多个方面的创新,显著提升了目标检测和分割的性能。其高效的设计使得YOLOV8-seg能够在实时应用中表现出色,广泛适用于智能监控、自动驾驶、人脸识别等多种场景。随着YOLOV8-seg的推出,目标检测和分割领域的研究和应用将迎来新的机遇,...
此外,YOLOv8-seg还采用了MPDIoU损失函数替代传统的CIoU损失函数,这一改进提升了模型的泛化能力和精准度,使得YOLOv8-seg在多种场景下都能保持良好的性能。总的来说,YOLOv8-seg在设计上充分考虑了目标检测和实例分割的实际需求,通过引入多种创新技术和结构优化,使得模型在精度和速度上都取得了显著的提升。其高效的...
此外,针对蛇类的特征,研究将探索如何通过改进模型架构和损失函数,使得分割结果更加精确,尤其是在蛇体的边缘和细节部分,从而提高整体的分割性能。 本研究的意义不仅在于提升蛇类图像分割的准确性和效率,更在于为生态保护和生物多样性研究提供一种新的技术手段。通过自动化的图像分割系统,研究人员能够快速、准确地获取蛇类...