YOLOv8改进 | 损失篇 | VarifocalLoss密集目标检测专用损失函数 (VFLoss，原论文一比一复现)

最新推荐文章于 2025-10-22 13:32:23 发布
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分类专栏： YOLOv8有效涨点专栏 文章标签： YOLO 深度学习 人工智能 pytorch python 目标检测 计算机视觉
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/java1314777/article/details/135420566
本文详细介绍了Varifocal Loss（VFL），一种为密集目标检测器优化的损失函数，它改进了Focal Loss，更注重高质量正样本的训练。VFL通过学习IoU-aware的分类分数提升检测性能。文中提供了VFL的核心代码，指导何时及如何在YOLOv8中应用，并强调了损失函数改进应在模型结构优化后的阶段考虑。

一、本文介绍

本文给大家带来的是损失函数改进VFLoss损失函数，VFL是一种为密集目标检测器训练预测IoU-aware Classification Scores（IACS）的损失函数，我经过官方的版本将其集成在我们的YOLOv8的损失函数使用上，其中有很多使用的小细节(否则按照官方的版本使用根本拟合不了，这也是为啥网上的版本拟合不了的原因，其中需要设置一些参数)，后面我也会给大家讲解到底模型改到什么地步的时候引入损失函数改进，同时在开始讲解之前推荐一下我的专栏，本专栏的内容支持(分类、检测、分割、追踪、关键点检测),专栏目前为限时折扣，欢迎大家订阅本专栏，本专栏每周更新3-5篇最新机制，更有包含我所有改进的文件和交流群提供给大家。

专栏目录：YOLOv8改进有效系列目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制 

目录

一、本文介绍

二、VFLoss损失函数的基本原理

三、VFLoss的核心代码

四、使用方式 

4.1 什么时候使用损失函数改进

4.2 使用方式 

五、本文总结

 

二、VFLoss损失函数的基本原理

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