YOLOv8改进 | 损失函数篇 | SlideLoss、FocalLoss分类损失函数助力细节涨点(全网最全)

已于 2024-04-13 19:28:28 修改
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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
于 2024-01-09 00:03:35 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/java1314777/article/details/135446789
本文详细介绍了YOLOv8改进中的分类损失函数SlideLoss和FocalLoss，探讨了如何利用这两种损失函数解决目标检测任务中的样本不平衡问题。作者分析了简单样本和困难样本的概念，并提供了官方论文和代码链接。同时，文章给出了核心代码的替换方法，指导读者如何在实践中应用这些损失函数。

一、本文介绍

本文给大家带来的是分类损失 SlideLoss、VFLoss、FocalLoss损失函数，我们之前看那的那些IoU都是边界框回归损失，和本文的修改内容并不冲突，所以大家可以知道损失函数分为两种一种是分类损失另一种是边界框回归损失，上一篇文章里面我们总结了过去百分之九十的边界框回归损失的使用方法，本文我们就来介绍几种市面上流行的和最新的分类损失函数，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，本文支持的损失函数共有如下图片所示

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专栏回顾：YOLOv8改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备    

目录

一、本文介绍

二、原理介绍

三、核心代码

三、使用方式 

四 、本文总结

二、原理介绍

其中绝大多数损失在前面我们都讲过了本文主要讲一下SlidLoss的原理，SlideLoss的损失首先是由YOLO-FaceV2提出来的。

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优化YOLOv8训练效果：FocalLoss与SlideLoss实战解析
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测试这些技术时，我发现其内置的GPU资源可以快速完成损失函数对比实验，可视化功能也能直观展示不同参数的训练曲线差异。对于想要快速验证算法改进效果的开发者，这种无需配置环境的一站式体验确实很高效。在目标检测领域，YOLOv8因其高效性广受欢迎，但如何进一步提升其性能仍是开发者关注的焦点。通过调整损失函数，我们可以显著改善模型表现，特别是针对样本不平衡和细节分类等常见问题。FocalLoss通过(1-pt)^γ的调节因子，自动降低易分类样本的权重。当γ=0时等同于交叉熵，γ=2时难样本的权重可提高数倍。
YOLOv8 损失函数探索：CIoU / DIoU / EIoU / GIoU / SIoU / WIoU / Focal_xIoU 汇总解析
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YOLOv8是一种先进的目标检测模型，以其出色的性能和速度而闻名。在YOLOv8中，损失函数的选择对于模型的训练和检测性能至关重要。本文将深入探讨YOLOv8中可供选择的多种损失函数，包括CIoU、DIoU、EIoU、GIoU、SIoU、WIoU和Focal_xIoU。通过详细分析这些损失函数的原理、特点和实际应用，希望能帮助读者更好地理解和选择适合其任务的损失函数。
Yolo v8 改进损失函数：Focal-loss
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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。self.alpha[1:] += (1 - alpha) # α 最终为 [ α, 1-α, 1-α, 1-α, 1-α, ...] size:[num_classes]focal_loss损失函数, -α(1-yi)**γ *ce_loss(xi,yi)
Yolov8修改损失函数
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(这里可以使用Focus的思想，如果想使用则在下面的红框内添加Foucs=True即可,Focus一般情况下精度会更高，但也有个别的例外)③找到文件ultralytics/utils/tal.py，在这个文件中找到如下的代码块，这里已经修改完了(这里不要开启Focus，如果步骤二开启这里也不要开启，同时现在修改了，如果你想要使用inner就设置inner为True，举例如果你使用WIoU，如果不设置inner则此时为WIoU，如果你设置inner为True，那么此时使用的就是inner_WIoU)
YOLOv10改进 | 损失函数篇 | SlideLoss、FocalLoss、VFLoss分类损失函数助力细节涨点(全网最全)
Snu77的博客
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本文给大家带来的是分类损失损失函数，我们之前看那的那些IoU都是边界框回归损失，和本文的修改内容并不冲突，所以大家可以知道损失函数分为两种一种是分类损失另一种是边界框回归损失，上一篇文章里面我们总结了过去百分之九十的边界框回归损失的使用方法，本文我们就来介绍几种市面上流行的和最新的分类损失函数，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，
YOLOv11改进 | 损失函数篇 | SlideLoss、FocalLoss、VFLoss分类损失函数助力细节涨点(全网最全)
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本文给大家带来的是分类损失损失函数，我们之前看那的那些IoU都是边界框回归损失，和本文的修改内容并不冲突，所以大家可以知道损失函数分为两种一种是分类损失另一种是边界框回归损失，上一篇文章里面我们总结了过去百分之九十的边界框回归损失的使用方法，本文我们就来介绍几种市面上流行的和最新的分类损失函数，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，
YOLOv5改进 | 损失函数篇 | SlideLoss、VFLoss分类损失函数助力细节涨点(全网最全)
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其中绝大多数损失在前面我们都讲过了本文主要讲一下SlidLoss的原理，SlideLoss的损失首先是由YOLO-FaceV2提出来的。​​官方论文地址：官方论文地址点击即可跳转官方代码地址：官方代码地址点击即可跳转​​从摘要上我们可以看出SLideLoss的出现是通过权重函数来解决简单和困难样本之间的不平衡问题题，什么是简单样本和困难样本？样本不平衡问题是一个常见的问题，尤其是在分类和目标检测任务中。它通常指的是训练数据集中不同类别的样本数量差异很大。容易被模型正确识别的样本。
YOLOv8改进 | 损失函数篇 | 最新ShapeIoU、InnerShapeIoU损失助力细节涨点
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本文给大家带来的改进机制是损失函数的改进机制标题虽然指提到了ShapeIoU和InnnerShapeIoU但是本文的内容包括过去到现在的百分之八十以上的损失函数的实现，同时使用方法非常简单，在本文的末尾还会教大家在改进模型时何时添加损失函数才能达到最好的效果，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，本文支持的损失函数共有如下图片所示
在yolov8中更改损失函数
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之后，打开loss.py函数文件，然后 找到 class BboxLoss(nn.Module): 如图所示
YOLOv8改进损失函数Wise-IoU：提升目标检测性能的新损失函数
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为了进一步提高YOLOv8的性能，研究人员提出了一种改进的损失函数——Wise-IoU，它结合了最新的WIoU（Weighted IoU）损失函数，超越了传统的CIoU（Complete IoU）和SIoU（Smooth IoU）。通过实验验证，Wise-IoU相比传统的CIoU和SIoU损失函数，可以在目标检测任务中取得更好的性能。Wise-IoU不仅考虑了目标之间的相对位置和大小差异，还引入了一种智能权重调整机制，可以自适应地调整权重系数，提高目标检测的灵活性和鲁棒性。希望以上内容对您有所帮助！
YOLOv8改进:损失函数改为SIOU、EIOU、WIOU、Focal-IOU、a-IOU
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在机器学习领域，损失函数（Loss Function）是衡量模型预测值和真实值之间差异的函数。在训练期间，模型会尝试最小化损失函数的值，从而提高模型的准确性。通常来说，损失函数的定义方式取决于你要解决的问题类型。例如，在分类问题中，常见的损失函数包括交叉熵损失函数和负对数似然损失函数等；在回归问题中，通常使用均方误差（MSE）损失函数和平均绝对误差（MAE）损失函数等。以分类问题为例，交叉熵损失函数是一种常用的损失函数，通常用来度量模型在分类问题上的性能。
Yolov5/Yolov7损失函数改进：SlideLoss，解决简单样本和困难样本之间的不平衡问题
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SlideLoss| 亲测在多个数据集能够实现涨点，对小目标、遮挡物性能提升也能够助力涨点。
YOLOv8改进：LOSS系列篇 | SlideLoss，解决样本之间不平衡、简单样本和难样本（小目标遮挡）的不平衡问题
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本文改进：SlideLoss，解决样本之间不平衡、简单样本和难样本的不平衡问题；SlideLoss ，对小目标、遮挡物性能提升明显
YOLOv8损失函数篇 | 更换损失函数
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YOLOv8更换损失函数
【YOLOv8改进-损失函数】SlideLoss损失函数，解决样本不平衡问题
专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
06-05 2873
近年来，基于深度学习的人脸检测算法取得了很大进展。这些算法一般可以分为两类，即像 Faster R-CNN 这样的两阶段检测器和像 YOLO 这样的单阶段检测器。由于在准确性和速度之间更好的平衡，单阶段检测器已在许多应用中得到广泛使用。在本文中，我们提出了一种基于单阶段检测器 YOLOv5 的实时人脸检测器，名为 YOLO-FaceV2。我们设计了一个称为 RFE（感受野增强）模块来增强小人脸的感受野，并使用 NWD 损失来弥补 IoU 对微小物体位置偏差的敏感性。
Python实现交叉熵损失函数focal_loss源码解析
Focal Loss作为改进版的交叉熵损失函数，为处理不平衡数据集和提高模型对难分类样本的识别能力提供了解决方案。通过理解并掌握这些损失函数的原理和实现，可以为模型训练和优化工作打下坚实的基础。对于学习者和研究...
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