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)

原创 已于 2024-05-07 23:35:09 修改 · 1.4k 阅读 · 6 ·
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#YOLO #深度学习 #人工智能 #pytorch #python #目标检测 #计算机视觉

于 2024-01-19 07:00:00 首次发布
本文详细介绍了YOLOv5中用于改善目标检测性能的SlideLoss和VFLoss分类损失函数。SlideLoss通过权重函数解决样本不平衡问题，使模型更加关注困难样本。文章提供了官方论文和代码链接，并指导如何在YOLOv5项目中应用这两种损失函数。此外，作者还推荐了其YOLOv5改进专栏，分享更多目标检测领域的前沿技术和改进方法。

 一、本文介绍

本文给大家带来的是分类损失 SlideLoss、VFLoss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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[yolov5]给yolov5增加了一个损失函数VFloss
PLH19990227的博客
03-03 1529
在loss.py文件里面新增了一个损失函数VFloss。该函数主要是用于替换Focal loss（两个损失函数并不能说谁好谁坏，各有自己的看法吧）
YOLOv5改进 | 损失篇 | VarifocalLoss密集检测专用损失函数 (VFLoss，论文一比一复现)
Snu77的博客
01-07 2564
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。
YOLOv8改进 | 损失篇 | VarifocalLoss密集目标检测专用损失函数
走向CTO的路上...
09-24 1853
VarifocalLoss（VFLoss）是一种专为密集目标检测场景设计的损失函数，由旷视科技提出并于2020年发表在《CVPR》上。相较于传统的交叉熵损失函数，VarifocalLoss能够更好地处理密集目标场景中的难易样本不平衡问题，提高目标检测模型的精度和鲁棒性。VarifocalLoss是一种有效的密集目标检测损失函数，能够提高模型的精度和鲁棒性。VarifocalLoss已被广泛应用于各种商业产品中，并取得了良好的效果。
Yolov5 改进之损失函数 SlideLoss & 注意力机制 MultiSEAM
weixin_41258131的博客
08-29 2987
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。
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
①答疑群聊服务；②YOLO大模型知识问答系统；③计算机视觉论文生成智能体；
08-22 2329
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。
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
07-10 2010
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)
Snu77的博客
11-04 2941
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，
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)
Snu77的博客
01-09 1万+
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
YOLOv11改进有效涨点专栏目录 | 含卷积、主干、注意力机制、Neck、检测头、损失函数、二次创新C2PSA/C3k2等各种网络结构改进
Snu77的博客
11-05 7万+
Hello，各位读者们好.本文为最新YOLOv11有效涨点专栏目录，YOLOv11以及发布了一个月左右，这个过程中我也是给大家整理了许多的机制，其中包含了C3k2、主干（均支持根据yolov11训练的版本进行二次缩放，全系列都能轻量化）、检测头、注意力机制、Neck多种结构上创新，也有损失函数和一些细节点上的创新。
yolo增加slide loss，改善样本不平衡问题
athrunsunny的博客
09-24 7584
然而，由于分类不明确，边界附近的样本往往会遭受较大的损失。然后，通过加权函数Slide对边界处的样本进行强调，如图 4 所示。函数来解决这个问题。简单样本和困难样本之间的区别是基于预测框和ground truth 框的IoU大小。为了减少超参数，将所有边界框的 IoU 值的平均值作为阈值 µ，小于µ的取负样本，大于µ的取正样本。样本不平衡问题，即在大多数情况下，容易样本的数量很大，而困难样本相对稀疏，引起了很多关注。slide loss的主要作用是让模型更加关注难例，可以轻微的改善模型在难例检测上的效果。
yolov5用VFloss替换Focal loss
qq_33589446的博客
03-16 1655
作者针对密集目标，提出了一种可同时表示对象存在置信度和定位精度的 IACS，用于预测密集的物体检测器，并设计了一个新的损失函数，称为 Varifocal损失，用于训练密集的物体检测器来预测 IACS。同时，设计了一种新的高效星形边界框特征表示，用于估算 IACS和改进粗略边界框。结合这两个新组件和边界框优化分支，在 FCOS架构上构建了一个新的密集目标检测器 VarifocalNet。 使用方法：在loss.py相关位置替换Focal loss改写即可。
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)
Snu77的博客
01-06 4192
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),
VFloss pytorch
jacke121的专栏
06-06 2361
# Loss functions import torch import torch.nn as nn from utils.general import bbox_iou from utils.torch_utils import is_parallel def smooth_BCE(eps=0.1): # https://github.com/ultralytics/yolov3/issues/238#issuecomment-598028441 # return positi...
基于SlideLoss改进YOLO的大豆种子缺陷分类系统
xuehaisj的博客
12-03 1675
基于SlideLoss改进YOLO的大豆种子缺陷分类系统
yolov5 优化系列（三）：修改损失函数
weixin_50862344的博客
08-23 1万+
yolov5 优化系列（三）：修改损失函数
YOLOv8改进 | 损失篇 | Varifocal Loss密集目标检测专用损失函数（VFLoss）详细实现与优化
一键难忘的博客
09-20 4440
VarifocalLoss（VFLoss）是一种新型的损失函数，旨在解决密集目标检测中的难例问题。传统的损失函数，如交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）和焦点损失（Focal Loss），在处理密集目标时可能会出现关注度不均的问题。VFLoss通过引入变焦因子（varifocal factor）来调整对不同目标的关注度，从而提高检测精度。分析结果根据实验记录的结果，分析不同超参数配置对模型性能的影响。使用可视化工具绘制超参数与性能指标的关系图，以直观展示不同配置的效果。优化建议。
YOLOv8密集目标检测的革新：VarifocalLoss的引入与复现【YOLOv8】
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11-30 1476
VarifocalLoss（VFLoss）是一种新型的损失函数，旨在解决密集目标检测中的难例问题。传统的损失函数，如交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）和焦点损失（Focal Loss），在处理密集目标时可能会出现关注度不均的问题。VFLoss通过引入变焦因子（varifocal factor）来调整对不同目标的关注度，从而提高检测精度。分析结果根据实验记录的结果，分析不同超参数配置对模型性能的影响。使用可视化工具绘制超参数与性能指标的关系图，以直观展示不同配置的效果。优化建议。
varifocal loss（VFL）介绍
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08-16 9232
介绍varifocal loss（VFL）并给出代码实现
YOLO系列模型改进指南
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qq_37706472的博客
03-05 8万+
YOLO主流模型改进大杂烩！！！ 目前包含yolov5，yolov7，yolov8模型的众多改进方案，效果因数据集和参数而定，仅供参考。
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