YOLOv5改进损失函数：全面介绍多种类Loss函数，包括PolyLoss、VarifocalLoss、GFL、QualityFLoss和FL等

最新推荐文章于 2024-07-04 20:03:14 发布
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文章标签： YOLO 目标跟踪 机器学习 计算机视觉
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/IpyVariable/article/details/133124212
本文详细介绍了针对YOLOv5目标检测算法的损失函数改进，包括PolyLoss、VarifocalLoss、GFL、QualityFLoss和FL，旨在提升小目标检测性能和应对目标检测任务中的类别不平衡问题。

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在计算机视觉领域，YOLOv5是一种非常流行的目标检测算法。为了进一步提高YOLOv5的性能，在损失函数的设计上可以进行改进。本文将详细介绍多种改进的损失函数，包括PolyLoss、VarifocalLoss、GFL、QualityFLoss和FL，并提供相应的源代码。

  1. PolyLoss
    PolyLoss是一种基于多项式的损失函数，旨在解决YOLOv5在小目标检测上的不足。该损失函数通过引入多项式系数，加权调整不同尺寸目标的损失权重，从而提高小目标的检测性能。以下是PolyLoss的源代码：
def poly_loss(pred, target, weight):
    loss = torch.pow(tor
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YOLOv5改进损失函数：综合多种类Loss实现更全面的计算机视觉模型
QvisCs的博客
09-22 723
这些改进的Loss函数通过引入不同的权重因子、质量因子和焦点因子，能够提高模型对小目标、长尾目标、质量较差目标和少数类别目标的检测能力。为了进一步提升YOLOv5的性能，研究人员提出了一种改进损失函数的方法，通过结合多种类Loss函数，包括PolyLoss、VarifocalLoss、GFL、QualityFLoss和FocalLoss等，来增强模型对不同目标的检测能力。该损失函数通过引入多项式权重因子，对小目标的损失进行放大，从而增强模型对小目标的检测能力。该方法可以提高模型对质量较差目标的检测能力。
YOLOv5改进损失函数：实现全面多种类Loss, 包括PolyLoss / VarifocalLoss / GFL / QualityFLoss / FL等计
QvisCs的博客
09-18 528
综上所述，我们提出了多种改进的损失函数，包括PolyLoss、VarifocalLoss、GFL、QualityFLoss和FL等，用于改进YOLOv5目标检测算法在复杂场景下的表现。为了改进YOLOv5的损失函数，我们提出了一种全面多种类Loss的方法，包括PolyLoss、VarifocalLoss、GFL、QualityFLoss和FL等。首先，我们介绍PolyLoss。近年来，目标检测领域取得了巨大的进展，而YOLOv5作为一种高效的目标检测算法，因其出色的性能和速度而受到广泛关注。
YOLOv5改进 |损失函数 | 替换CIoU损失函数为EIoU【附完整代码 】
kay_545
06-05 3975
yolov5改进，yolov5涨点，yolov5
YOLOv5对于损失函数的改进
QT-Smile
03-09 3156
YOLOv5对于损失函数的改进 （1）卷积核的大小改变 （2）步长改变 （3）平均池化（卷积核，步长） （4）最大池化（卷积核，步长） （5）全局平均池化（卷积核，步长） （6）全局最大池化（卷积核，步长） ...
YOLOv5改进（七）--改进损失函数EIoU、Alpha-IoU、SIoU、Focal-EIOU
qq_44231797的博客
06-25 4578
YOLOv5默认使用损失函数为CIoU，本文主要针对损失函数进行修改，主要将bbox_iou函数进行修改，添加EIoU、Alpha-IoU、SIoU、Focal-IOU等边界框回归损失。
yolov5 优化系列（三）：修改损失函数
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weixin_50862344的博客
08-23 1万+
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芒果YOLOv5改进82：损失函数篇之 多种类Loss：首发最新｜手把手教学改进全面多种类Loss, 包括PolyLoss / VarifocalLoss / GFL / QualityFLoss /
包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等模型改进
02-24 4527
最新结合不同Loss，包括PolyLoss / VarifocalLoss / GeneralizedFLoss / QualityFLoss / Focal Loss等改进
芒果YOLOv7改进83：损失函数Loss篇：首发手把手最新结合多种类Loss（内附代码），包括PolyLoss / VarifocalLoss / GFL / QualityFLoss / FL等
包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等模型改进
11-10 7494
最新结合不同Loss，包括PolyLoss / VarifocalLoss / GeneralizedFLoss / QualityFLoss / Focal Loss等改进
YOLOv7改进损失函数系列：多种类Loss的最新结合
IbcVue的博客
09-17 1094
然而，为了进一步提升YOLOv7的性能，研究人员提出了一系列改进的损失函数，包括PolyLoss、VarifocalLoss、GFL、QualityFLoss和FL等。这些新的损失函数考虑了不同的因素，并通过组合使用它们来改善目标检测的准确性和鲁棒性。综上所述，我们介绍了YOLOv7改进损失函数的系列方法，包括PolyLoss、VarifocalLoss、GFL、QualityFLoss和FL。这些改进的损失函数通过考虑目标的形状信息、样本难易程度和质量信息等因素，能够更好地适应目标检测任务中的各种情况。
YOLOv5涨点必备！改进损失函数EIoU,SIoU,AlphaIoU,FocalEIoU,Wise-IoU
qq_53545309的博客
10-21 4707
YOLOv5损失函数的作用是衡量预测框与真实框之间的差异，并根据这些差异来更新模型的参数。它帮助模型学习如何准确地检测和定位目标物体，从而提高检测的精度和准确性。YOLOv5中的损失函数主要包括三个部分：目标分类损失、边界框坐标损失和对象置信度损失。目标分类损失：该损失函数用于衡量预测框中的目标类别与真实框中的目标类别之间的差异。它使用交叉熵损失函数来计算分类误差，促使模型学习正确地分类各个目标物体。边界框坐标损失：该损失函数用于衡量预测框中的边界框位置与真实框中的边界框位置之间的差异。
YOLOv5改进实战 | 更换损失函数（一）之EIoU、Alpha-IoU、SIoU篇
w94ghz的博客
09-18 1万+
YOLOv5改进 | 损失函数篇 | InnerIoU、InnerSIoU、InnerWIoU、FocusIoU等损失函数
Snu77的博客
01-08 2040
本文给大家带来的是YOLOv5最新改进，为大家带来最近新提出的InnerIoU的内容同时用Inner的思想结合SIoU、WIoU、GIoU、DIoU、EIOU、CIoU等损失函数，形成InnerIoU、InnerSIoU、InnerWIoU等新版本损失函数，同时还结合了Focus和AIpha思想，形成的新的损失函数，其中Inner的主要思想是：引入了不同尺度的辅助边界框来计算损失，(该方法在处理非常小目标的检测任务时表现出良好的性能(但是在其它的尺度检测时也要比普通的损失要好)。文章会详细探讨这些损失函数
yolov5 优化方法（四）修改bbox损失函数（补充EIOU,SIOU）
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优化改进YOLOv5算法之Wise-IOU损失函数
qq_40716944的博客
02-18 1万+
边界框回归（BBR）的损失函数对于目标检测至关重要。它的良好定义将为模型带来显著的性能改进。大多数现有的工作假设训练数据中的样本是高质量的，并侧重于增强BBR损失的拟合能力。如果盲目地加强低质量样本的BBR，这将危及本地化性能。Focal EIoU v1被提出来解决这个问题，但由于其静态聚焦机制（FM），非单调FM的潜力没有被充分利用。基于这一思想，作者提出了一种基于IoU的损失，该损失具有动态非单调FM，名为Wise IoU（WIoU）。
目标检测 YOLOv5 - 损失函数的改进
q1552211的博客
05-05 1812
类别是包含关系的 BCEWithLogitsLoss 可以用于多标签分类的，一个目标可以属于一个或者多个类别，例如一个目标可以是人，男人，儿童，类别存在一种包括关系。 因为BCEWithLogitsLoss = Sigmoid + BCELoss，BCEWithLogitsLoss将Sigmoid加入了损失函数中。Sigmoid概率和不需要是1。 例如sigmoid的计算结果取出一行看示例代码中的输出[0.5100, 0.6713, 0.5025]这个数累加起来不是1，如果定义阈值大于等于0.50。那么这个
YOLOv5改进 | 损失函数 | EIoU、SIoU、WIoU、DIoU、FocuSIoU等多种损失函数
kay_545
07-04 4467
yolov5，iou，损失函数，loss
YOLOv5改进 | 损失函数篇 | 更加聚焦的边界框损失Focaler-IoU | 二次创新Inner-FocalerIoU
Snu77的博客
02-05 1434
本文给大家带来的改进机制是更加聚焦的边界框损失已经我进行二次创新的InnerFocalerIoU同时本文的内容支持现阶段的百分之九十以上的IoU，比如Focaler-IoU、Focaler-MpdIoU、Innner-Focaler-MpdIoU、Inner-FocalerIoU包含非常全的损失函数，边界框的损失函数只看这一篇就够了。
芒果YOLOv5改进30：损失函数篇之FocalLoss结合变种IoU套装：包含Focal-EIoU｜Focal-SIoU｜Focal-CIoU、GIoU等，实测 YOLOv5 模型高效涨点
包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等模型改进
02-18 5515
YOLOv5代码实践 ｜ 结合包含Focal-EIoU｜Focal-SIoU｜Focal-CIoU｜Focal-GIoU、DIoU等
yolov7改进损失函数代码
最新发布
03-04
### YOLOv7 改进损失函数代码实现 对于YOLOv7而言，改进损失函数可以通过引入不同的损失项来增强模型性能。PolyLoss、VarifocalLoss、GFL、QualityFloss和FL等都是有效的选择[^2]。 #### Varifocal Loss 实现 Varifocal Loss是一种针对分类分支设计的损失函数，在处理类别不平衡问题上有较好的效果： ```python import torch.nn.functional as F def varifocal_loss(pred, target, beta=2.0): pred_sigmoid = pred.sigmoid() pt = (1 - pred_sigmoid) * target + pred_sigmoid * (1 - target) focal_weight = (target * (1 - pred_sigmoid).pow(beta) + (1 - target) * pred_sigmoid.pow(beta)) loss = F.binary_cross_entropy_with_logits( pred, target, reduction='none') * focal_weight return loss.mean() ``` 此段代码实现了变焦损失的核心逻辑，其中`beta`参数用于控制焦点权重衰减的速度。 #### Poly Loss 实现 Poly Loss则是在交叉熵基础上加入了正则化项，有助于缓解过拟合现象并提高泛化能力： ```python def poly_loss(logits, labels, epsilon=1.0): ce_loss = F.cross_entropy(logits, labels, reduction="mean") prob = logits.softmax(dim=-1) pg = prob.gather(-1, labels.unsqueeze(1)).squeeze() factor = 1.0 / ((1 - pg)**epsilon + 1e-8) return factor * ce_loss ``` 这段Python脚本定义了一个名为poly_loss()的新损失函数，它接受预测值logits和真实标签labels作为输入，并返回最终计算得到的损失值。 上述两种自定义损失函数可以直接集成到YOLOv7训练流程当中，只需替换原有默认配置即可完成升级操作。需要注意的是，在实际部署前应当充分测试新方案的有效性及其对整体架构的影响。
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