Yolo v8 改进损失函数:Focal-loss

Yolo v8的损失函数使用的是交叉熵损失函数。但是对于难分类的样本检测效果较差,如垃圾、垃圾桶。

Focal Loss 是一种用于解决类别不平衡问题的损失函数,因此尝试将其引入v8结构。

ps:原本v8的loss.py文件中自带了focal loss的函数,但是调用自带代码,报错。原因未知。因此,尝试重新修改Focal-loss部分的代码,并记录过程:

1、找到yolo/utils/loss.py

2、添加新的focal_loss的代码

class FocalLoss(nn.Module):
    def __init__(self, alpha=None, gamma=2, num_classes=80, size_average=True):
        """
        focal_loss损失函数, -α(1-yi)**γ *ce_loss(xi,yi)
        步骤详细的实现了 focal_loss损失函数.
        :param alpha:   阿尔法α,类别权重.      当α是列表时,为各类别权重,当α为常数时,类别权重为[α, 1-α, 1-α, ....],常用于 目标检测算法中抑制背景类 , retainnet中设置为0.25
        :param gamma:   伽马γ,难易样本调节参数. retainnet中设置为2
        :param num_classes:     类别数量
        :param size_average:    损失计算方式,默认取均值
        """
        super(FocalLoss, self).__init__()
        self.size_average = size_average
        if alpha is None:
            self.alph
### YOLO V8 损失函数详解 YOLOv8损失函数设计综合考虑了分类和回归任务的需求,采用了多种先进的技术来提高模型性能。 #### 分类损失 (Classification Loss) 对于分类部分,YOLOv8 使用的是变体焦点损失(VFL, Variant Focal Loss)。这种损失函数能够有效处理类别不平衡问题,并且可以减少容易分类样本对总损失的影响,使得网络更加关注难以区分的目标对象[^1]。具体来说,VFL 是基于标准交叉熵损失进行了改进,在此基础上加入了调制因子以强调困难样例的学习效果。 #### 回归损失 (Regression Loss) 在边界框预测方面,YOLOv8 结合了两种不同的方法来进行位置精修: - **CIoU Loss**: 这是一个广泛应用于物体检测领域的距离度量方式之一,它不仅衡量了预测框与真实框之间的重叠程度(IOU),还额外考虑了中心点偏差以及宽高比例差异等因素,有助于加速收敛并获得更精确的结果。 - **DFL (Distributed Focal Loss)**: 此外,为了进一步改善定位精度,特别是针对细粒度场景下的坐标偏移估计,引入了分布式的焦点损失概念。通过这种方式可以在一定程度上缓解传统离散化带来的量化误差问题,实现连续空间内的平滑逼近[^3]。 综上所述,YOLOv8 中的总体损失是由上述两大部分共同构成,即 `Loss_total = λ * Cls_Loss + Reg_Loss` ,其中λ为超参数用于平衡两者之间的重要性关系。 ```python def compute_loss(predictions, targets): """ 计算YOLOv8的整体损失 参数: predictions : 预测值张量 targets : 真实标签 返回: 总损失值 """ cls_loss = variant_focal_loss(predictions['cls'], targets['labels']) # 分类损失 reg_ciou_loss = ciou_loss(predictions['bbox'], targets['boxes']) # CIoU回归损失 dfl_loss = distributed_focal_loss(predictions['distr'], targets['offsets']) # DFL回归损失 total_loss = cfg.lambda_cls * cls_loss + reg_ciou_loss + dfl_loss return total_loss ```
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