YOLOv8v10涨点改进| 损失函数改进篇 |AAAI 2025| 一种小目标检测SDLoss损失函数，解决现有损失函数对不同目标尺度敏感度不足的局限，增强检测不同尺度目标的敏感能力，助力高效涨点

最新推荐文章于 2025-11-23 21:01:39 发布
最新推荐文章于 2025-11-23 21:01:39 发布
阅读量53 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： YOLOv8v10有效涨点创新改进+永久更新中 文章标签： 目标检测 YOLO YOLOv8创新改进 YOLOv10创新改进
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_45972324/article/details/154962548

一、本文介绍

本文给大家介绍一种小目标检测SDLoss损失函数优化YOLOv8v10模型！为解决现有损失函数对不同目标尺度敏感度不足的局限，引入了基于目标大小动态调整尺度和位置损失影响的尺度动态（SD）损失。 并在多个主流算法上集成SDLoss后实现了显著的性能提升，验证了方法的有效性和泛化性。

YOLOv8v10专栏限时订阅链接：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

YOLOv8v10专栏改进目录：

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
YOLOv11涨点改进 | 全网独家创新、检测头Head改进篇 | AAAI 2026 | 使用StripConvHead改进YOLOv11的检测头，处理小物体、遮挡小目标检测有效涨点
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
11-17 67
本文提出使用StripConv条形卷积改进YOLOv11检测头，显著提升模型在高纵横比物体检测、目标定位和多尺度检测方面的性能。StripConv通过特殊设计的条形卷积核，有效捕捉细长物体特征，增强定位精度，同时简化计算结构，减少冗余。改进后的模型在多个基准数据集上表现优异，特别是在DOTA-v1.0上达到82.75% mAP的新记录。文章详细介绍了StripR-CNN架构设计、核心优势，并提供完整的代码实现和配置方法，指导用户在YOLOv11中集成StripConv检测头。
YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、检测头Head改进篇 | | AAAI 2026 | 使用PATConv改进YOLOv13的检测头，通过并行的卷积和注意力机制，处理小物体、遮挡小目标检测有效
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
11-16 33
本文提出了一种改进YOLOv13检测头的方法，通过引入PATConv模块将并行卷积和注意力机制结合，显著提升了目标检测的性能。PATConv通过部分通道机制(PCM)对特征图进行分割处理，分别应用卷积和注意力操作，有效平衡计算效率与精度。实验表明，该方法在减少参数量的同时保持高精度，特别适用于小物体检测和实时任务。文章详细介绍了PATConv的网络结构、原理、优势及实现代码，并提供了模块添加和配置文件修改的具体步骤，为YOLOv13的改进提供了实用方案。
YOLOV8V10改进系列指南
热门推荐
qq_37706472的博客
02-19 11万+
YOLOV8V10改进系列指南，仅仅69.9包含YOLOV8、YOLOV10的两个主流模型改进方案、含有300+种改进的集合，且含有多种二次创新和原创改进！
YOLOv10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
10-11 9215
如何寻找创新点？为什么要使用这个模块？如何才能提升模型的精度？这是贯穿我们研究始终的问题。创新点在这个专栏中我已经整理好了，这已经省去了大部分时间，但是当我们使用这些新的模块去优化已有的模型，如何才能提升模型的精度，才是我们要达到的最终目标。当然我们可以使用传统的A+B+C的方法去堆积模块，然后是进行大量的实验去排列组合以实现最终的精度提升，这无可厚非。
YOLO11全网首发优化：损失篇 | AAAI 2025 | 一种基于尺度的动态（SD）损失，根据目标大小动态调整尺度和位置损失的影响，提高了网络检测不同尺度目标的能力
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；
01-20 1128
根据目标尺度动态调整Sloss和Lloss的影响系数，以减少标签不准确对损失函数稳定性的影响。较小的目标在BBox标签的Sloss中获得较低的关注权重。掩码标签可以提高检测精度，特别是对于较小或形状不规则的目标
YOLOv8v10涨点改进 | YOLO联合Mamba火热发论文改进篇 | AAAI 2025顶会 | Mamba-YOLO-B，利用SSM的高效全局建模能力，平衡性能与效率，适合各种目标检测任务！
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
11-17 41
受深度学习技术快速发展的推动，YOLO 系列为实时目标检测器设定了新的基准。此外，基于变压器的结构作为该领域最强大的解决方案应运而生，极大地扩展了模型的感受野，并取得了显著的性能提升。然而，这一改进是有代价的，因为自注意机制的平方复杂性增加了模型的计算负担。为了解决这个问题，我们提出了一种简单而有效的基线方法，称为 Mamba YOLO。我们的贡献如下：1）我们建议 ODMamba 主干引入具有线性复杂性的状态空间模型（SSM）来解决自注意的平方复杂性。
YOLOv10改进策略【卷积层】| AAAI 2025 风车状卷积PConv，实现感受野的高效扩张
Limiiiing的博客
05-25 180
本文记录的是利用风车卷积改进YOLOv10的目标检测网络模型。在红外小目标检测任务中，传统卷积方式难以捕捉目标像素的空间特征，影响检测性能，因此需要更适配的卷积方式提升特征提取能力。但不同尺度的红外小目标对特征提取需求有差异，为了更好地满足这些需求，本文利用模块改进，使模型能够更精准地对齐红外小目标像素的高斯空间分布，在增强底层特征提取的同时显著扩大感受野，使网络更好地适应不同尺度红外小目标的检测需求。Pinwheel-shaped Convolution and Scale-based Dynamic L
YOLOv8v11涨点改进 | YOLO联合Mamba火热发论文改进篇 | AAAI 2025顶会 | Mamba-YOLO-L，利用SSM的高效全局建模能力，追求精度效率，适合各种目标检测任务！
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
11-17 55
受深度学习技术快速发展的推动，YOLO 系列为实时目标检测器设定了新的基准。此外，基于变压器的结构作为该领域最强大的解决方案应运而生，极大地扩展了模型的感受野，并取得了显著的性能提升。然而，这一改进是有代价的，因为自注意机制的平方复杂性增加了模型的计算负担。为了解决这个问题，我们提出了一种简单而有效的基线方法，称为 Mamba YOLO。我们的贡献如下：1）我们建议 ODMamba 主干引入具有线性复杂性的状态空间模型（SSM）来解决自注意的平方复杂性。
YOLOv10涨点优化：自研检测头 | 原创自研 | 独家创新（一种新颖的风车形卷积PConv）检测头结构创新，实现涨点 | AAAI 2025
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；
02-06 195
对现有v10Detect进行二次创新，引入一种新颖的风车形卷积（PConv）
【跟我学YOLO】（3）训练 YOLO11 图像分割模型
youcans的博客
11-23 679
本文介绍了如何使用YOLOv11进行图像分割任务YOLOv11在COCO-seg数据集上预训练，提供了多个分割模型选项，支持实例分割任务输出对象掩码和类别标签。文章详细说明了安装步骤和模型选择建议，帮助用户快速上手YOLOv11图像分割应用。
即插即用系列 | ICASSP 2025 CAF-YOLO 实战解析：ACFM & MSNN 模块详解
分享顶会顶刊论文即插即用模块
11-21 748
本文提出CAF-YOLO框架，用于解决生物医学图像中微小病变检测的精度问题。该模型基于YOLOv8，创新性地结合CNN与Transformer优势，设计了注意力与卷积融合模块（ACFM）实现全局与局部特征互补，以及多尺度神经网络（MSNN）增强跨尺度特征聚合。实验表明，该方法在微小目标检测任务上表现优异，超越了现有先进方法。该框架具有通用性，可应用于各类视觉任务中的特征增强。
【完整源码+数据集】中药材数据集，yolov8中药分类检测数据集 9709 张，中药材分类识别数据集，中药材识别系统实战教程
CV 小涵的博客，计算机本硕211毕业，研究计算机视觉、模型微调、RAG等方向，收藏有国内外优质数据集，解决视觉相关项目方案，欢迎交流讨论。
11-19 1125
【完整源码+数据集】中药材数据集，yolov8中药分类检测数据集 9709 张，中药材分类识别数据集，中药材识别系统实战教程，目标检测，包含YOLO/VOC格式标注，训练、验证、测试集已划分。 数据集中标签包含50种分类，代表人参，水蛭，大枣，百合，黄连，乌梅，厚朴，牡蛎，海马，罗汉果，甘草，三七，通草等等。 检测场景为药田、药材市场、药材加工厂、药材仓储等场景，可用于药材种植环节精准管控、采收分拣提质增效、市场流通质量把关、药材仓储安全动态监测等。 基于YOLOv8的中药材检测系统实战详细步骤。
YOLOv8 验证码识别：从数据标注到模型部署的完整实战教程
沉寂
11-23 98
本文将手把手教你如何使用 YOLOv8 训练一个高精度的验证码识别模型，涵盖数据标注、环境配置、模型训练、验证测试全流程。基于 RTX 4090 服务器实测，600 张训练图片即可达到 50%+ 准确率，是 OCR 和验证码识别入门的首选方案。
2025-简单点-ultralytics.models.yolo.detect.predict.py解析
万物琴弦存于你的泡沫之中，光锥之外
11-19 404
继承BasePredictor： 有preprocess和pre_transform和stream_inference等方法。老东西了，扣除padding后，除以gain，返回到最初的大小。construct_results就是构造成独有的Result对象。主要关注nms和construct_results。就是个控制上下界，避免计算错误。
关于共享网盘的创建以及YOLOv5综述
2503_92128136的博客
11-20 384
量级分为n（轻量化）、s、m、l、x五类，参数规模与检测精度正相关，速度负相关，轻量化模型（n/s）适配实时检测场景，大容量模型（l/x）适合高精度需求场景；共享网盘作为数字化时代文件存储、协作与分发的核心工具，凭借云端存储、跨端同步、权限可控的核心优势，已深度融入个人办公、团队协作、学术科研、项目管理等多元场景，不仅彻底改变了传统 U 盘拷贝、邮件传输等方式的低效与局限，更有效破解了多场景下文件传输混乱、版本迭代丢失、权限管控薄弱、跨地域协作不便等痛点。二、YOLOv5模型下载全流程。
YOLO中骨干网络与检测头的关系
最新发布
Lazy_Goat的博客
11-23 142
输入：骨干网络提取的高级语义特征处理：通过卷积层学习特征到类别的映射数学本质：计算特征向量与类别权重向量的相似度输出：每个位置的类别概率分布决策：基于概率选择最可能的类别关键理解骨干网络负责"看"图像并提取有意义的特征检测头负责"理解"这些特征并做出分类决策分类能力是通过学习特征与类别之间的统计关联获得的整个过程是端到端学习的，所有组件协同工作这种设计让网络能够自动发现对分类最有用的特征模式，而不是依赖人工设计的特征。
yolov5 安装
webBOFB的博客
11-22 188
2.安装torch和torchvision。选择yolov5格式。
yolo parse_model 函数详解
leiming6的博客
11-23 602
==================== 新增代码开始（你原始代码加入的 LocalAttention 特殊处理） ====================# d["backbone"] 和 d["head"] 都是类似 [(from, number, module_name, args), ...] 的条目列表。# ----------------- 遍历 backbone 和 head 中定义的每一层 -----------------
YOLO v11的学习记录（七） 阶段小结
xulibo5828的博客
11-21 751
这份配置是YOLOv8s 分割模型的标准训练配置，核心逻辑是：使用预训练权重迁移学习，10 轮训练，批次 4，输入尺寸 640，启用混合精度和常用数据增强，训练过程中验证并保存最优模型。可根据实际需求调整（如增大batch、增加epochs、开启等），重点关注data（数据集配置）、epochs（轮数）、batch（批次）、device（设备）这几个关键参数。
yolov8pose损失函数计算方法
08-14
YOLOv8 Pose是在目标检测的基础上增加了关键点预测，因此其损失函数通常包含三部分：目标检测损失（分类和边界框回归）和关键点回归损失。下面将详细说明。 ### 1. YOLOv8 Pose损失函数组成 YOLOv8 Pose的损失函数...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值