YOLOv11涨点改进 | 损失函数改进篇 | 引入SlideLoss损失函数，适合目标检测中面临的尺度变化、遮挡以及难易样本不平衡等复杂场景下的检测任务，详细使用步骤

YOLOv11损失函数改进详解
最新推荐文章于 2025-11-17 23:51:45 发布
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分类专栏： YOLOv11全新有效创新改进+永久更新中 文章标签： YOLO 目标检测 图像分类 图像分割 YOLOv11创新改进 SlideLoss损失函数 适合样本不平衡任务检测
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 一、本文介绍

本文给大家介绍引入SlideLoss损失函数优化YOLOv11模型！适合目标检测中面临的尺度变化、遮挡以及难易样本不平衡等复杂场景下的检测任务，助力YOLOv11有效涨点。具体怎么使用请看全文。

专栏改进目录：YOLOv11改进专栏包含卷积、主干网络、各种注意力机制、检测头、损失函数、Neck改进、小目标检测、二次创新模块、C2PSA/C3k2二次创新改进、全网独家创新等创新点改进

全新YOLOv11专栏链接：全新YOLOv11创新改进高效涨点+永久更新中（至少500+改进）+高效跑实验发论文

目录

 一、本文介绍

二、Slide Loss损失函数介绍

Slide Loss的作用：

Slide Loss损失函数：

三、Slide Loss完整核心代码

四、手把手教你添加Slide Loss损失函数

第一步.首先在ultralytics\utils\loss.py文件中添加Slide Loss代码

第二步.在u

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YOLOv13涨点改进 | 损失函数改进篇 | 引入NWDLoss损失函数，提高小目标检测精度，小目标检测任务专属改进，详细使用步骤
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
08-26 646
本文提出了一种基于NWD（Normalized Wasserstein Distance）损失函数优化YOLOv13模型的方法，用于提升微小目标检测性能。该方法将边界框建模为二维高斯分布，利用Wasserstein距离计算相似性，相比传统IoU指标对目标尺度和位置偏差更不敏感。文章详细介绍了NWDLoss的原理、敏感度分析及核心代码实现，并提供了在YOLOv13中添加该损失函数的完整步骤，包括代码修改和参数配置。实验表明该方法能显著提高微小目标检测精度，在AI-TOD数据集上AP提升达6.7点。
YOLOv13涨点改进 | 损失函数改进篇 | 引入SlideLoss损失函数，适合目标检测中面临的尺度变化、遮挡以及难易样本不平衡等复杂场景下的检测任务，详细使用步骤
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
08-26 119
本文提出了一种改进YOLOv13目标检测模型的方法—引入SlideLoss损失函数，专门针对尺度变化、遮挡和难易样本不平衡等复杂场景。SlideLoss通过自适应阈值区分正负样本，并采用加权机制使模型更关注难样本。文章详细展示了SlideLoss的核心代码实现步骤，包括在YOLO框架中的集成方法，最终实现模型性能的有效提升。该方法在保持YOLO实时检测优势的同时，显著提高了对复杂场景的检测精度。
yolo增加slide loss，改善样本不平衡问题
athrunsunny的博客
09-24 7509
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。
YOLOv9改进策略【损失函数篇】| NWD损失函数，提高小目标检测精度
Limiiiing的博客
09-25 1612
本文记录的是基于NWD的YOLOv9的损失函数改进方法研究。目前的IoU-Loss在一些情况下不能提供梯度来优化网络，例如当预测边界框P和真实边界框G没有重叠（即∣P∩G∣0），或者P完全包含G或反之（即∣P∩G∣P或G），而这两种情况在微小物体检测中非常常见。CIoU和DIoU虽然能处理上述两种情况，但它们基于IoU，对微小物体的位置偏差很敏感。而。
【YOLOv11改进[损失函数]】使用结合InnerIoU和Focaler的各种损失函数助力YOLOv11更优秀
静谧、淡雅
10-19 1902
【YOLOv11改进[损失函数]】使用结合InnerIoU和Focaler的各种损失函数助力YOLOv11更优秀
YOLOv11改进，YOLOv11改进损失函数采用Powerful-IoU：自适应惩罚因子和基于锚框质量的梯度调节函数（2024年最新IOU）
在职AI算法工程师，擅长计算机视觉，YOLO目标检测、分割等，擅长web、pyqt界面可视化，好内容持续更新中，来这里跟大家一起学习，共同进步
10-09 1835
物体定位是物体检测中的一项关键任务，它严重依赖于边界框回归 (BBR) 损失函数的评估和优化。因此，边界框回归损失函数显著影响物体检测器的性能。大多数 BBR 损失可归类为 𝑙𝑛-norm 和基于 IoU 的损失。如下图所示，不同IoU 损失函数引导的锚框回归过程。彩色框为不同损失函数引导的锚框在回归过程中的分布。很明显，PIoU 损失引导的锚框回归最快，可以最快地逼近目标框。而且，除 PIoU 损失外，所有损失函数引导的锚框都存在面积扩大的问题，而 PIoU 损失引导的锚框不存在此问题。
YOLOv11改进策略【损失函数篇】| AAAI 2025 SD Loss，基于目标尺度动态调整尺度损失和位置损失的影响系数，减少 IoU 标签波动
Limiiiing的博客
05-15 1193
在红外小目标检测任务里，基于交并比的损失存在波动问题，像边界框（BBox）标签的IoU损失波动最高可达86%，较小目标的IoU损失稳定性更差，严重影响模型稳定性和回归效果。同时，现有损失函数没有充分考虑不同目标尺度下对尺度和位置的敏感度差异，，并且掩码标签的位置损失在处理漏检物体时难以收敛，容易产生误报。这些问题限制了模型在不同尺度目标上的检测性能，为解决这些问题，提出了损失函数。
YOLOv8v10涨点改进 | 损失函数改进篇 | 引入SlideLoss损失函数，适合目标检测中面临的尺度变化、遮挡以及难易样本不平衡等复杂场景下的检测任务，详细使用步骤
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本文给大家介绍引入SlideLoss损失函数优化YOLOv8v10模型！适合目标检测中面临的尺度变化、遮挡以及难易样本不平衡等复杂场景下的检测任务，助力YOLOv8v10有效涨点。具体怎么使用请看全文。YOLOv8v10创新改进高效涨点+永久更新中（至少500+改进）+高效跑实验发论文、发论文YOLOv8和YOLOv10通用，本专栏保证更新500+篇改进，包含各种卷积、主干网络、各种注意力机制、检测头、损失函数、Neck改进、小目标检测、二次创新模块、独家创新等几百种创新点改进。
YOLOv12涨点改进 | 损失函数改进篇 | 引入SlideLoss损失函数，适合目标检测中面临的尺度变化、遮挡以及难易样本不平衡等复杂场景下的检测任务，详细使用步骤
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
11-04 42
本文提出一种名为SlideLoss的新型损失函数，用于优化YOLOv12目标检测模型。该函数通过自适应阈值将样本分为正负两类，并采用滑窗加权机制对难样本赋予更高权重，有效解决了目标检测中尺度变化、遮挡和样本不平衡等问题。文章详细介绍了SlideLoss的核心实现代码，并提供了在YOLOv12中添加该损失函数的详细步骤指南。实验结果表明，该改进方案能显著提升模型性能，适用于各类复杂场景下的检测任务。
【YOLO11】小目标困难场景优化
weixin_37763484的博客
08-12 829
yolo11 小目标困难场景优化
YOLOv9改进策略【损失函数篇】| 2024 引进Focaler-IoU损失函数 加强边界框回归
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09-20 1383
本文记录的是改进YOLOv9的损失函数，将其替换成。现有研究通过利用边界框之间的几何关系来提高回归性能，但忽略了困难样本和简单样本分布对边界框回归的影响。不同检测任务中困难样本和简单样本的分布不同，对于简单样本占主导的检测任务，关注简单样本的边界框回归有助于提高检测性能；对于困难样本比例较高的检测任务，需要关注困难样本的边界框回归。，提高检测器在不同检测任务中的性能。实现的。
YOLOv11 改进策略：引入 Slide Loss 以解决样本不平衡问题
走向CTO的路上...
05-27 1402
YOLO（You Only Look Once）是一种单阶段目标检测算法，能够在一张图像中同时预测多个物体的边界框和类别概率。其高效的处理能力使得它广泛应用于需要实时处理的场景中。通过在 YOLOv11 中引入 Slide Loss，成功缓解了简单样本和困难样本之间的不平衡问题。这一改进策略为复杂场景下的目标检测任务提供了更可靠的解决方案。在持续研究和优化的过程中，还有许多可能性等待被探索。
YOLOv13改进策略【损失函数篇】| 替换Powerful-IoU（PIoU），增强对中等质量锚框的关注力，引导锚框更直接、高效地回归
Limiiiing的博客
08-08 351
现有基于IoU的损失函数存在不合理的惩罚因子，导致锚框在回归过程中出现面积扩大的问题，使得回归效率降低、收敛速度变慢。同时，这些损失函数在反映锚框与目标框之间的差异、考虑目标框大小以及某些情况下的性能表现等方面存在局限性。在目标检测任务中，边界框回归的损失函数对检测性能至关重要。Powerful-IoU（PIoU）及其升级版PIoU v2正是为解决现有损失函数存在的问题而设计的。本文利用PIoU改进YOLOv13的损失函数，提高模型精度。
YOLOv13改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进
Limiiiing的博客
08-25 4479
1️⃣ 已更新种不同的改进方案，专栏内的每篇文章皆，均可顺利运行。2️⃣ 订阅专栏即可进群获取以及从的各种答疑内容。3️⃣ 全新的YOLOv13改进专栏，，只为更好的满足论文发表的要求。专栏内容，专栏实时评分，全网最高，质量保证。🎫。。
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 2354
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。
YOLO11改进 | 损失函数 | 添加EIoU,SIoU,AlphaIoU,Focal-EIoU
kay_545
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ultralytics-YOLOv11的分割解析(网络结构与损失)
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从零开始掌握YOLOv11：一文读懂损失函数的奥秘（源码+实操）
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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。
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 1965
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，
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