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)

已于 2024-12-05 21:53:31 修改
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分类专栏： YOLOv11有效涨点专栏 文章标签： YOLO 人工智能 深度学习 计算机视觉 python YOLOv11 目标检测
于 2024-11-04 23:59:13 首次发布
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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

欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！ 

 专栏回顾：YOLOv11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 

3.1 修改一

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
YOLOv8改进 | 损失函数篇 | QualityFocalLoss质量焦点损失（含代码 + 详细修改教程）
Snu77的博客
01-23 5924
本文给大家带来的改进机制是，其是一种CLS分类损失函数，它的主要创新是将目标的定位质量（如边界框与真实对象的重叠度量，例如IoU得分）直接融合到分类损失中，形成一个联合表示。这种方法能够解决传统目标检测中分类与定位任务之间存在的不一致性问题。QFL通过为每个类别的得分赋予根据定位质量调整的权重，使得检测模型在训练过程中能够更加关注那些难以定位或分类的样本。欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！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。
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 1661
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-添加自适应阈值焦点损失ATFL函数（解决类别不平衡）
weixin_43752269的博客
01-03 1302
焦点损失（Focal Loss）的核心思想是对那些容易分类的负样本减少损失权重，增强难分类样本的损失。ATFL扩展了这一机制，使得不同难度的样本能够根据自适应的阈值进行不同的损失加权，从而提高训练的效果。在数据中某些类别样本较少或较难分类时，ATFL会自动增强对这些类别的关注，从而改善模型的性能，特别是在目标检测、分类任务中应用时。：通过动态调整阈值，ATFL不仅可以减少对易分类样本的过度训练，还能加强对困难样本的训练，从而提升模型在难样本上的性能。添加完毕后，保存，正常进行训练即可调用ATFL损失。
YOLOv11-Wiou v3损失函数优化
最新发布
m0_57201440的博客
05-13 812
修改ultralytics/utils/tal.py部分中的iou_calculation函数，使其调用WIoU函数。将其添加至ultralytics/utils/metrics.py，并修改bbox_iou函数。修改ultraytics/utils/loss.py中的BboxLoss函数，iou部分改为。
YOLOv10改进 | 损失函数篇 | InnerIoU、InnerSIoU、InnerWIoU、FocusIoU等损失函数
Snu77的博客
07-09 3224
本文给大家带来的是YOLOv10最新改进，为大家带来最近新提出的InnerIoU的内容同时用Inner的思想结合SIoU、WIoU、GIoU、DIoU、EIOU、CIoU等损失函数，形成 InnerIoU、InnerSIoU、InnerWIoU、等新版本损失函数，同时还结合了Focus和AIpha思想形成的新的损失函数，其中Inner的主要思想是：引入了不同尺度的辅助边界框来计算损失，(该方法在处理非常小目标的检测任务时表现出良好的性能(但是在其它的尺度检测时也要比普通的损失要好)。
YOLOv10改进 | 损失函数篇 | YOLOv10引入引MPDIoU, GIoU,DIoU, CIoU, SIoU,EIoU, WIoU, LMPDIoU等损失函数
tsg6698的博客
06-19 1992
到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv10改进有效涨点专栏，后期我会根据各种最新的前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~def bbox_iou(box1, box2, xywh=True, GIoU=False, DIoU=False, CIoU=False, eps=1e-7):的全部代码。1. YOLOv10中添加MPDIoU, GIoU,DIoU, CIoU, SIoU等损失函数的方式。
YOLOv11 损失函数解析
浩瀚之水的专栏
03-28 3403
YOLOv11 在 YOLO 系列的持续演进中，通过 ​多模态损失协同优化、动态任务感知机制 和 ​超轻量化设计，实现了检测精度与推理效率的再突破。其损失函数设计融合了前沿的几何建模、分布学习与自监督技术，显著提升了复杂场景下的鲁棒性。
YOLOv9改进策略【损失函数篇】| Slide Loss，解决简单样本和困难样本之间的不平衡问题
Limiiiing的博客
08-24 2101
本文记录的是改进YOLOv9的损失函数，将其替换成Slide Loss，并详细说明了优化原因，注意事项等。Slide Loss函数可以有效地解决样本不平衡问题，为困难样本赋予更高的权重，使模型在训练过程中更加关注困难样本。若是在自己的数据集中发现容易样本的数量非常大，而困难样本相对稀疏，可尝试使用Slide Loss来提高模型在处理复杂样本时的性能。
YOLOv8改进 | 损失函数篇 | 更加聚焦的边界框损失Focaler-IoU、InnerFocalerIoU（二次创新）
Snu77的博客
02-01 6436
本文给大家带来的改进机制是更加聚焦的边界框损失已经我进行二次创新的InnerFocalerIoU同时本文的内容支持现阶段的百分之九十以上的IoU，比如Focaler-IoU、Focaler-ShapeIoU、Innner-Focaler-ShapeIoU包含非常全的损失函数，边界框的损失函数只看这一篇就够了。
YOLOv8改进 | 损失函数篇 | QualityFocalLoss质量焦点损失
走向CTO的路上...
09-06 975
QFL是一种改进的Focal Loss损失函数，它通过考虑目标的定位质量来调整Focal Loss的权重，可以更加有效地引导模型学习高质量的目标预测框。QFL可以应用于各种目标检测任务，尤其是对定位精度要求较高的场景。
芒果YOLOv9改进15：多种损失函数IoU篇：FocalLoss结合变种IoU套装：包含Focal-EIoU｜Focal-SIoU｜Focal-CIoU、GIoU等，YOLOv9 模型高效涨点
包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等模型改进
05-19 259
YOLOv9改进：多种损失函数IoU篇：FocalLoss结合变种IoU套装：包含Focal-EIoU｜Focal-SIoU｜Focal-CIoU、GIoU等，YOLOv9 模型高效涨点
YOLOv8：损失函数的革新之旅
10-03
YOLOv8通过其先进的损失函数设计，包括Anchor-Free机制、分类损失、矩形框回归损失和损失加权，显著提高了目标检测的准确性和效率。这些优化使得YOLOv8在处理各种目标检测任务时，能够提供更准确、更快速的检测结果...
YOLOv9改进策略【损失函数篇】| Shape-IoU：考虑边界框形状和尺度的更精确度量
Limiiiing的博客
09-18 1771
本文记录的是改进YOLOv9的损失函数，将其替换成Shape-IoU。现有边界框回归方法通常考虑GT（Ground Truth）框与预测框之间的几何关系，通过边界框的相对位置和形状计算损失，但忽略了边界框本身的形状和尺度等固有属性对边界框回归的影响。为了弥补现有研究的不足，Shape-IoU提出了一种关注边界框本身形状和尺度的边界框回归方法。
YOLOv8改进 | Neck篇 | 利用Gold-YOLO改进YOLOv8对小目标检测（YOLOv8改进策略）
Snu77的博客
01-05 1万+
本文给大家带来的改进机制是Gold-YOLO利用其Neck改进v8的Neck，GoLd-YOLO引入了一种新的机制——信息聚集-分发（Gather-and-Distribute, GD）。这个机制通过全局融合不同层次的特征并将融合后的全局信息注入到各个层级中，从而实现更高效的信息交互和融合。这种方法增强了模型的颈部（neck）信息融合能力(有点类似于长颈鹿的脖子该Neck部分很长)，同时也没有显著增加延迟，提高了模型在检测不同大小物体时的性能，同时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
YOLOv10 的损失函数解析
浩瀚之水的专栏
03-28 868
YOLOv10 在 YOLO 系列的演进中进一步优化了任务解耦与动态平衡策略，通过 ​多模态损失融合、自适应样本分配 和 ​轻量化设计，显著提升了检测精度与推理效率。
YOLOv11改进 | 损失函数篇 | YOLOv11引入引MPDIoU, GIoU,DIoU, CIoU, SIoU,EIoU, WIoU, LMPDIoU等损失函数
tsg6698的博客
10-04 3624
到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv11改进有效涨点专栏，本专栏目前为新开的，后期我会根据各种前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~1. YOLOv11中添加MPDIoU, GIoU,DIoU, CIoU, SIoU等损失函数的方式。文件中用给出的代码替换掉。
YOLOv10涨点改进：如何魔改注意力进行二次创新，高效替换PSA | NEU-DET为案列进行展开
05-28 6188
在NEU-DET案列进行可行性验证，1）mAP50从0.683提升至0.698；2）mAP50从0.683提升至0.695;
YOLOv8改进 | 损失函数篇 | MPDIoU、InnerMPDIoU助力细节涨点（二次创新 + 代码解析）
Snu77的博客
11-25 1万+
本文为读者详细介绍了YOLOv8模型的最新改进，带来的改进机制是最新的损失函数MPDIoU和融合了最新的Inner思想的InnerMPDIoU(效果打爆之前的所有的损失函数)提升检测精度和处理细节方面的作用。通过深入探讨MPDIoU和InnerMPDIoU(全网首发)的工作原理和实际代码实现，本文旨在指导读者如何将这些先进的损失函数技术应用到YOLOv8模型中，以提高其性能和准确性。文章内容涵盖从理论基础、代码实现，到实际教你如何添加本文的机制到你的模型中。
从零开始掌握YOLOv11：一文读懂损失函数的奥秘（源码+实操）
热门推荐
数据饕餮
10-03 1万+
DFL Loss 通常与传统的交叉熵损失结合使用，以增强模型对困难样本的学习能力。其核心思想是通过对每个类别的预测概率进行加权，使得模型更加关注那些难以正确分类的样本。5.3 DFL Loss 的具体意义通过引入平衡因子 α，DFL Loss 可以更好地处理类别不平衡问题。对于少数类别的样本，可以通过增加其权重来提升其重要性，从而提高模型对这些类别的检测性能。通过聚焦参数 γ，DFL Loss 可以让模型更加关注那些难以正确分类的样本。当。
yolov11改进损失函数
02-11
### 改进YOLOv11损失函数以提升模型性能 #### 设计更有效的损失函数融合策略 为了提高YOLOv11的检测精度，可以通过结合多种损失函数的优势来构建复合型损失函数。例如，在边界框回归部分引入CIoU Loss或DIoU Loss替代原始的MSE Loss，这些改进后的IoU变体能够更加精确地反映预测框与真实框之间的重叠程度[^1]。 ```python def compute_loss(predictions, targets): # 假设predictions和targets已经过预处理 ciou_loss = compute_ciou_loss(predictions[:, :4], targets[:, :4]) conf_loss = binary_cross_entropy(predictions[:, 4], targets[:, 4]) class_loss = cross_entropy(predictions[:, 5:], targets[:, 5:]) total_loss = ciou_loss + conf_loss + class_loss return total_loss ``` #### 实现更高效的自适应机制 针对不同的应用场景以及目标特性，开发一种动态调整权重系数的方法对于优化整体表现至关重要。通过分析训练数据集中的类别分布情况及样本难度等因素，自动调节各类别间损失项的重要性比例，从而使得网络能够在复杂环境下保持良好的泛化能力。 #### 提出新的损失函数度量标准 除了传统的mAP (mean Average Precision)，还可以考虑增加一些专门用于评估定位准确性的新指标，比如GIOU、EIoU等扩展版本iou-based metrics作为辅助评价手段；同时也可以探索基于特征空间距离计算的方式来进行质量评判，以此促进算法向着更高层次发展。
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