YOLOv8的损失函数解析

YOLOv8的损失函数在继承前代设计的基础上，进一步优化了动态任务对齐机制、解耦式定位损失（DFL + CIoU）​以及多阶段蒸馏策略，实现了更高效的正样本匹配与更精确的边界框回归。以下是对其损失函数的深度解析：

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一、总体损失构成

YOLOv8的总损失由定位损失（DFL + CIoU）​、分类损失（BCE/VFL）​、置信度损失（BCE）​及可选的蒸馏损失组成，公式表示为：

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二、核心损失函数解析

1. ​定位损失（DFL + CIoU）​

• ​创新点：将Distribution Focal Loss (DFL)与CIoU结合，实现边界框