YOLOv8改进遮挡损失函数Repulsion Loss：目标检测中解决遮挡问题

最新推荐文章于 2025-04-15 20:17:46 发布

ZuoProgramming

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文章标签： YOLO 目标检测机器学习计算机视觉

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针对遮挡场景下的目标检测挑战，研究人员提出了改进的Repulsion Loss，用于YOLOv8检测器。该损失函数通过目标间的排斥力惩罚遮挡，提高了目标检测的准确性。通过源代码示例展示了如何在YOLOv8中应用Repulsion Loss，以提升在复杂场景如密集人群中的检测性能。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

目标检测在计算机视觉领域中扮演着重要的角色，但在遮挡场景下，传统的检测算法往往难以准确地定位和识别目标。为了解决这个问题，研究人员提出了一种改进的损失函数——Repulsion Loss，该方法能够在YOLOv8检测器中有效地解决目标遮挡的挑战。

Repulsion Loss的核心思想是通过引入目标之间的相互排斥力来改善目标检测的性能。当目标之间存在遮挡时，传统的检测算法会将遮挡的目标误分类为背景或其他类别。而Repulsion Loss通过在损失函数中引入一项相互排斥的正则项，可以在训练过程中惩罚目标之间的相互遮挡，从而提高目标检测的准确性。

下面是使用Repulsion Loss改进的YOLOv8检测器的源代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class YOLOv8(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes):
        super(YOLOv8, self).__init__()
        # 模型定义
        
    def forward(self, x):
        # 前向传播逻辑
        
    def compute_repulsion_loss(self, predicted_boxes):
        # 计算Repulsion Loss
        loss = 0.0
        num_boxes = predicted_boxes.size

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