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

YOLOv8v10引入SlideLoss涨点
最新推荐文章于 2025-11-23 12:19:16 发布
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分类专栏： YOLOv8v10有效涨点创新改进+永久更新中 文章标签： YOLO 目标检测 人工智能 YOLOv8 YOLOv10
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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
08-26 114
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。
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 1594
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。
yolo增加slide loss，改善样本不平衡问题
athrunsunny的博客
09-24 7445
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。
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
08-26 586
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。
【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 1873
【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 | 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 2812
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，
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 1938
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。
YOLOv10改进策略【损失函数篇】| 引入Soft-NMS，提升密集遮挡场景检测精度，包括GIoU-NMS、DIoU-NMS、CIoU-NMS、SIoU-NMS、 EIou-NMS
Limiiiing的博客
11-08 625
传统的非极大值抑制（NMS）算法在目标检测中存在一个问题，即当一个物体的检测框与具有最高得分的检测框M有重叠（在预定义的重叠阈值内）时，会将该检测框的得分设置为零，从而导致该物体可能被遗漏，降低了平均精度。为了解决这个问题，作者提出了Soft-NMS算法。本文将YOLOv10默认的NMS修改成GIoU-NMSDIoU-NMSCIoU-NMSSIoU-NMSEIou-NMS。
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 1805
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 1078
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。
【YOLO11】小目标困难场景优化
weixin_37763484的博客
08-12 777
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
Limiiiing的博客
09-20 1365
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 1373
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。
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 2333
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。
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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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。
YOLO11改进 | 损失函数 | 添加EIoU,SIoU,AlphaIoU,Focal-EIoU
kay_545
12-09 2654
yolo11，yolo11改进
【跟我学YOLO】（3）训练 YOLO11 图像分割模型
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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。
用yolov11进行雾天情况下的车辆目标检测时，如果想要检测效果更好，应该选用什么损失函数比较好
02-26
<think>嗯，用户问的是在使用YOLOv11进行雾天车辆检测时，如何选择损失函数以获得更好的效果。首先，我需要确认YOLOv11是否存在，因为目前主流的是YOLOv5、v7、v8，还有YOLOv9和v10。可能用户指的是YOLOv5或者某个变种？或者可能是笔误？不过不管怎样，假设YOLOv11存在或者用户指的是某个特定版本，我需要根据雾天检测的挑战来推荐损失函数。 雾天环境下，图像通常存在低对比度、模糊、颜色失真等问题，导致目标检测困难。这时候传统的损失函数可能不够，需要考虑改进。常见的损失函数包括CIoU、Focal Loss、EIoU、SIoU等。另外，可能需要结合一些去雾的预处理或者数据增强方法。 首先，CIoU损失函数考虑了重叠面积、中心点距离和长宽比，可能比传统的IoU更好，但雾天情况下目标边界可能更模糊，这时候CIoU是否能有效处理？或者是否需要其他改进的IoU变体？ Focal Loss主要用于解决类别不平衡问题，在雾天情况下，可能正负样本不均衡的问题更严重，尤其是车辆可能被遮挡或模糊，导致漏检。这时候Focal Loss可能有助于减少易分类样本的损失权重，专注于难例。 另外，EIoU在CIoU基础上进一步优化了长宽比的差异，可能更稳定。而SIoU引入了方向性考虑，可能帮助模型更准确预测边界框的方向，对于雾天中方向各异的车辆可能有帮助。 除此之外，可能还需要考虑结合图像增强的损失函数，比如在损失函数中加入对抗训练的成分，或者使用感知损失结合去雾网络。或者，采用多任务学习，同时进行去雾和检测，但这种方法可能比较复杂。 用户可能需要的是在现有YOLO框架下调整损失函数，而不是修改模型结构。因此，推荐改进的IoU变体，如EIoU或SIoU，可能更实际。同时，结合Focal Loss处理分类问题，尤其是雾天中难以区分的背景和车辆。 另外，数据增强方面，模拟雾天的数据增强方法，如添加雾效，可能提升模型鲁棒性。或者使用去雾算法预处理图像，但这样会增加计算成本。 总结下来，可能的建议是使用SIoU或EIoU作为回归损失，结合Focal Loss作为分类损失。同时，调整数据增强策略，引入雾天模拟，并可能考虑注意力机制模块来提升模型对模糊目标的关注。</think>在雾天场景下进行车辆目标检测时，图像的低对比度、模糊和色彩失真会导致传统损失函数的效果受限。针对YOLO系列模型（包括假设的YOLOv11或其他变体），以下损失函数和优化策略可能提升检测效果： --- ### **1. 推荐改进的损失函数** #### **(1) Focal-EIoU Loss** - **EIoU（Efficient IoU）**：在CIoU基础上解耦了长宽比的优化，直接最小化预测框与真实框的宽度和高度差异，收敛速度更快，适合雾天模糊边界的情况。 - **结合Focal Loss**：解决雾天中前景（车辆）与背景（雾气）的样本不均衡问题，增加难样本（模糊车辆）的损失权重。 - **代码示例**（以YOLO框架为例）： ```python class FocalEIoULoss(nn.Module): def __init__(self, gamma=2.0): super().__init__() self.gamma = gamma def forward(self, pred, target): # 计算EIoU bbox_loss = 1 - eiou(pred, target) # 加入Focal加权 focal_weight = (1 - torch.exp(-bbox_loss)) ** self.gamma return (focal_weight * bbox_loss).mean() ``` #### **(2) SIoU Loss** - **方向感知的损失**：通过考虑边界框的角度对齐（如车辆方向），减少雾天模糊导致的预测框方向偏差。 - 适合雾天中车辆可能出现倾斜或部分遮挡的场景。 #### **(3) Perception-aware Loss** - **结合图像复原思想**：在损失函数中引入图像去雾的感知指标（如SSIM），联合优化检测和图像质量。 - 需设计多任务网络，可能增加计算量，但能端到端提升雾天鲁棒性。 --- ### **2. 辅助优化策略** #### **(1) 数据增强** - **合成雾天数据**：使用Albumentations库添加雾效，模拟不同浓度雾气。 ```python import albumentations as A transform = A.Compose([ A.RandomFog(fog_coef_lower=0.3, fog_coef_upper=0.5, p=0.5), A.RandomContrast(limit=0.2, p=0.5) ]) ``` - **真实雾天数据集**：融合RTTS、Foggy Cityscapes等公开雾天数据集。 #### **(2) 特征增强模块** - **添加注意力机制**：在YOLO的Backbone中插入CBAM或SE模块，增强模型对模糊目标的关注。 - **示例修改**（YOLO的Conv模块中）： ```python class CBAMBlock(nn.Module): def __init__(self, in_channels): super().__init__() self.channel_attention = ChannelAttention(in_channels) self.spatial_attention = SpatialAttention() def forward(self, x): x = self.channel_attention(x) x = self.spatial_attention(x) return x ``` #### **(3) 预处理/后处理优化** - **实时去雾预处理**：在输入模型前使用轻量级去雾算法（如FFA-Net的剪枝版），但需平衡速度与精度。 - **动态NMS调整**：雾天目标重叠可能更多，采用Soft-NMS替代传统NMS，减少漏检。 --- ### **3. 实验建议** - **消融实验**：依次测试EIoU、SIoU、Focal Loss的组合效果，记录AP50和AP50:95。 - **可视化分析**：使用Grad-CAM观察模型关注区域，验证雾天下的特征提取是否合理。 --- ### **总结** - **优先尝试**：Focal-EIoU + 雾天数据增强 + CBAM注意力。 - **进阶方案**：若算力允许，可联合训练去霾网络（如DehazeSubnet）与检测模型，共享特征提取层。 实际效果需根据具体场景验证，建议在RTTS等雾天数据集上对比不同配置的mAP提升。
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