YOLOv8 涨点新方案：SlideLoss & FocalLoss 优化，小目标检测效果炸裂！

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分类专栏： 深度学习教学-附源码 文章标签： YOLO 目标检测 人工智能 python
于 2025-04-24 22:47:28 首次发布
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YOLOv8改进 | 损失函数优化篇：SlideLoss与FocalLoss助力精细检测提升【YOLOv8】
步入烟尘的博客
12-01 2077
分类损失：用于判断目标的类别。定位损失：用于回归预测框的坐标。置信度损失：用于判断预测框中是否有目标。默认情况下，YOLOv8采用的分类损失函数为交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）。尽管它表现优异，但在面对不平衡样本时可能会导致分类精度下降。因此，我们可以通过引入FocalLoss和SlideLoss来缓解这一问题。本文探讨了在YOLOv8模型中通过引入和优化FocalLoss和SlideLoss来提升检测性能的策略。
YOLOv8主干网络改进实战 | 提升小目标检测能力的独家结构增强方案【附结构图 + 创新讲解】
最新发布
weixin_43199439的博客
05-18 176
💡 应用于工业视觉（表面缺陷、小螺丝）📱 适配边缘设备部署（TX2/RK3588）📊 作为论文中模型轻量增强模块描述！
YOLOv8改进002：添加小目标检测头（小目标检测大量涨点）
m0_46496775的博客
08-05 8211
YOLOv8 目标检测算法改进之添加小目标检测头，亲测在小目标检测的数据集上有大幅度的涨点效果（mAP直接涨了 0.04 左右）。
手把手教你改进YOLOv8小目标检测(多尺度特征融合iAFF)
qq_53545309的博客
06-04 4129
提出了一种基于深度学习的轻量级对象检测模型，可以在低端边缘设备上运行，同时仍然具有竞争力的准确性。由一个两阶段的特征学习管道和一个便宜的线性变换组成，它只使用传统卷积神经网络所需的一半卷积滤波器来学习特征映射。此外，它使用注意机制在颈部进行多尺度特征融合，而不是传统检测器使用的单纯连接。可以很容易地按几个数量级放大或缩小，以适应广泛的硬件限制。我们在COCO-val和COCO-testdev数据集上与其他10多个最先进的目标检测器一起评估。
yolov8添加小目标检测层
热门推荐
darkredrock的博客
06-05 2万+
正常的YOLOv8对象检测模型输出层是P3、P4、P5三个输出层，为了提升对小目标的检测能力，添加第四个输出层。在标准目标检测中，数据集中有小目标的情况下，小目标会出现漏检或检测效果不佳等问题。但对微小目标检测可能存在检测能力不佳的现象，因此添加一个微小物体的检测头，在有小目标数据集中能够有涨点。# P4/16对应的检测特征图大小为40X40，用于检测大小在16X16以上的目标。# P5/32对应的检测特征图大小为20X20，用于检测大小在32X32以上的目标。YOLOv8小目标检测模型。
【论文笔记】：基于改进YOLOv8s的无人机图像场景小目标检测模型
2301_80365008的博客
07-28 3809
通过改进YOLOv8s算法，提高在不同条件下的小目标检测准确性。提出的并行多尺度特征提取模块（PMSE），通过压缩通道和扩展自有的模块来生成适应于不同感受野的权重，并将这些权重整合到初始特征图中以提高小目标信息的表示能力。提出的尺度补偿特征金字塔网络（SCFPN）通过逐步输入浅层特征图进入颈部，进一步提取小目标特征信息。应用了WIOU损失函数优化无人机图像中小物体的动态聚焦，提高了检测准确性和稳定性。
YOLOV8实现小目标检测
qq_43755954的博客
09-13 1724
yolov8对小目标进行检测
YOLOv8 损失函数优化：SlideLoss 和 FocalLoss 的创新应用与效果评估
shrgegrb的博客
04-17 1161
在 YOLOv8 中，损失函数主要由分类损失、边界框回归损失和目标置信度损失组成。分类损失用于确定目标所属类别，边界框回归损失用于精确定位目标位置，目标置信度损失则用于判断边界框内是否包含目标。这些损失函数相互配合，共同指导模型的训练过程，使其能够准确地识别和定位各种目标。本文详细介绍了 YOLOv8 中 SlideLoss 和 FocalLoss 分类损失函数的改进及其在细节上助力模型涨点的作用。通过深入分析这两种损失函数的原理和代码实现，我们展示了它们在提升 YOLOv8 模型性能方面的优势。
YOLOv8改进 | 损失函数篇：SlideLoss与FocalLoss的细节优化与应用【YOLOv8】
步入烟尘的博客
12-02 1422
YOLOv8作为YOLO系列的最新版本，继承了之前版本的优势，并在精度和速度上做了进一步的优化。YOLOv8在结构上引入了更先进的模块，使得模型在各种场景下的表现更加出色。然而，仅仅依靠网络结构的改进还不足以实现更高的精度，损失函数的设计同样至关重要。SlideLoss是一种改进的损失函数，通过在分类损失中引入滑动窗口机制，增强了模型对小目标和细节的敏感性。该损失函数主要通过对正负样本的动态加权来实现。FocalLoss是一种专为解决类别不平衡问题而设计的损失函数。
YOLOv8改进 | 损失函数篇 | SlideLoss、FocalLoss分类损失函数助力细节涨点(全网最全)
走向CTO的路上...
09-22 1395
本篇介绍了YOLOv8模型及其改进，特别关注损失函数。我们将介绍SlideLoss和FocalLoss，这两种分类损失函数可以帮助提高YOLOv8模型的精度，尤其是对于小物体和低置信度物体。我们将解释这些损失函数背后的原理，讨论它们的应用场景，提供代码实现，并探讨它们的影响和未来方向。本篇介绍了SlideLoss和FocalLoss两种分类损失函数，并解释了它们如何帮助提高YOLOv8模型在目标检测任务上的精度，尤其是对于小物体和低置信度物体。影响。
YOLOv8改进 | 检测头篇 | 利用AFPN改进检测头适配YOLOv8版（全网独家创新）
Snu77的博客
12-10 1万+
本文给大家带来的改进机制是利用今年新推出的AFPN（渐近特征金字塔网络）来优化检测头，AFPN的核心思想是通过引入一种渐近的特征融合策略，将底层、高层和顶层的特征逐渐整合到目标检测过程中。这种渐近融合方式有助于减小不同层次特征之间的语义差距，提高特征融合效果，使得检测模型能更好地适应不同层次的语义信息。本文在AFPN的结构基础上，为了适配YOLOv8改进AFPN结构，同时将AFPN融合到YOLOv8中(因为AFPN需要四个检测头，我们只有三个，下一篇文章我会出YOLOv8适配AFPN增加小目标检测头)
改进YOLO系列：通过增加小目标检测模块提升YOLOv8的小目标检测效果
ByteLegend的博客
09-11 2305
然而，YOLO算法在小目标检测方面可能存在一些挑战，因为较小的目标在图像中往往具有较低的分辨率和更少的上下文信息。为了解决这个问题，我们可以通过增加小目标检测层来改进YOLOv8，从而提高其对小目标的检测效果。这个改进可以提高模型对小目标的准确性和召回率，从而在实际应用中更好地应对小目标的检测任务。最后，我们可以使用训练好的模型进行小目标检测。你可以将待检测的图像输入到模型中，并根据模型输出的结果进行后续的处理和分析。这里我们省略了训练和数据加载的代码，你可以根据自己的数据集和需求进行相应的修改。
YOLOv8改进，YOLOv8改进损失函数采用SlideLoss来处理样本不平衡问题，助力涨点
在职AI算法工程师，擅长计算机视觉，YOLO目标检测、分割等，擅长web、pyqt界面可视化，好内容持续更新中，来这里跟大家一起学习，共同进步
11-01 812
Slide Loss的核心在于处理样本不平衡问题，对检测中的难易样本进行加权。其主要目的是在训练过程中，将更多的关注放在难样本上，让模型对这些样本的学习更为深入，而不过度关注简单样本。Slide Loss 的设计灵感来源于样本的 IoU 值。易样本：IoU 值高于 µ 的样本。难样本：IoU 值低于 µ 的样本。Slide Loss 的权重设计像“滑梯”形状，对接近阈值 µ 的样本赋予较高权重。赋予低于阈值的难样本较高的权重，使模型在训练时对这些样本更为关注。
小目标检测篇 | YOLOv8改进之增加小目标检测层（针对Neck网络为AFPN）
突然好想你
03-24 2115
小目标检测是计算机视觉领域中的一个研究方向，旨在从图像或视频中准确地检测和定位尺寸较小的目标物体。本篇文章就给大家介绍如何在将YOLOv8的Neck网络更换为AFPN之后如何去添加小目标检测层。🌈
YOLOv8改进：小目标涨点系列篇 | 多头检测器，提升小目标检测能力
会AI的学姐
10-17 5380
YOLOv8有3个检测头，能够多尺度对目标进行检测，但对微小目标检测可能存在检测能力不佳的现象，因此添加一个微小物体的检测头，能够大量涨点，map提升明显；
小目标检测篇 | YOLOv8改进之增加小目标检测层（四头检测机制）
突然好想你
03-24 2553
小目标检测是计算机视觉领域中的一个研究方向，旨在从图像或视频中准确地检测和定位尺寸较小的目标物体。本篇文章就给大家介绍如何在YOLOv8网络结构中如何添加小目标检测层。🌈
小目标检测篇 | YOLOv8改进之更换Neck网络为BiFPN + 添加小目标检测层
突然好想你
05-25 1656
本篇文章就给大家介绍如何在将YOLOv8的Neck网络更换为BiFPN之后如何去添加小目标检测层。🌈
损失函数篇 | YOLOv8更换损失函数之SlideLoss | 解决简单样本和困难样本之间的不平衡问题
突然好想你
10-13 1728
SlideLoss是一种新颖的损失函数，可以有效地解决YOLO算法在处理小目标和密集目标时的问题。本文所做出的改进是在YOLOv8算法中引入SlideLoss损失函数。🌈
yolov8小目标检测涨点
08-15
根据引用和引用的信息，YOLOv5在目标检测中使用了多个检测头，能够多尺度对目标进行检测。然而，对于微小目标的检测可能存在检测能力不佳的问题。为了解决这个问题，可以添加一个专门用于检测微小目标的检测头，这样能够显著提升检测的准确性和mAP值。这一改进在多个数据集上验证过，并取得了明显的涨点效果，尤其是对于小目标和遮挡物的检测精度提升明显。 然而，目前尚未有关于YOLOv8的正式发布或提及，因此无法准确回答YOLOv8在小目标检测方面的涨点情况。我只能根据提供的信息为您解答。如果YOLOv8有新的特性或改进，可能需要查阅最新的文献或官方发布来获取更多详细信息。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [涨点技巧：基于Yolov5的微小目标检测，多头检测头提升小目标检测精度](https://blog.youkuaiyun.com/m0_63774211/article/details/129619067)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
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