YOLOv8改进 | 损失函数篇 | YOLOv8引入EfficiCLoss损失函数(有效提点)

最新推荐文章于 2025-03-28 09:17:33 发布
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分类专栏： YOLOv8有效涨点专栏 文章标签： YOLO 深度学习 计算机视觉 目标检测 人工智能
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1.  EfficiCLoss损失函数介绍

目标检测的核心任务通常涵盖定位和检测两个关键方面，其中定位的精确度在很大程度上依赖于回归损失函数的性能。因此，为提升定位准确性，研究者们提出了多种创新的回归损失函数。

在边界框回归中，Intersection over Union（IoU）作为衡量预测框与真实框相似度的黄金指标，通过精心选择正负样本来优化模型的性能。然而，传统的IoU损失函数在预测框与真实框不重叠时无法有效发挥作用，这成为了一个亟待解决的问题。

为了克服这一局限，基于IoU衍生出了多种评价体系，这些体系从不同角度对原有的IoU损失函数进行了改进，显著增强了其鲁棒性和实用性。其中，广义交叉联合（GIoU）、Distance Intersection over Union (DIoU) 和（Complete Intersection over Union）CIoU损失函数尤为突出，它们在目标检测领域取得了显著的进步。

特别值得一提的是CIoU损失函数，它目前被认为是边界回归损失函数中的佼佼者。CIoU不仅考虑了预测框与真实框的重叠区域，还融入了中心点距离和纵横比这两个重要的几何因素。通过综合利用IoU、欧几里得距离、对应的长宽比和角度等信息，CIoU能够更全面地评估预测框与真实框的匹配程度，从而显著提升目标检测的准确性。尽管CIoU已经取得了显著的成果，但仍有进一步优化的空间

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YOLOv8损失函数改进：SlideLoss与FocalLoss的性能提升分析
shrgegrb的博客
04-15 1155
在YOLOv8中，损失函数的设计是多任务学习的核心。分类损失（Classification Loss）：用于目标类别的预测。边界框回归损失（Box Regression Loss）：用于边界框的定位。物体置信度损失（Object Confidence Loss）：用于判断边界框内是否包含目标。这些损失函数共同作用，使得YOLOv8在速度和精度上都达到了一个新的高度。YOLOv8的损失函数改进是其性能提升的重要原因之一。
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
08-22 2066
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。
在yolov8中更改损失函数
fool996的博客
02-25 1万+
之后，打开loss.py函数文件，然后 找到 class BboxLoss(nn.Module): 如图所示
yolov8改进损失函数Wise-IoU（高效涨点且操作简单）
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p13672294967的博客
05-15 2万+
yolov8改进损失函数Wise-IoU（高效涨点且操作简单），一种基于动态非单调聚焦机制的边界框损失，map@50从59%提升到了61%，将近提升了2个百分点。
YOLOv8的损失函数解析
浩瀚之水的专栏
03-28 2487
YOLOv8的损失函数在继承前代设计的基础上，进一步优化了动态任务对齐机制、解耦式定位损失（DFL + CIoU）​以及多阶段蒸馏策略，实现了更高效的正样本匹配与更精确的边界框回归。
Yolov8损失函数改进：Wasserstein距离损失，提升小目标检测能力
IbcVue的博客
09-21 1201
为了解决这个问题，我们可以改进Yolov8的损失函数，引入Wasserstein距离损失，从而提高小目标的检测能力。在目标检测中，我们可以将目标的真实分布视为一个概率分布，将Yolov8模型的预测分布视为另一个概率分布。通过最小化这两个分布之间的Wasserstein距离，我们可以使得模型的预测分布更接近真实分布，从而提高目标检测的准确性。要注意的是，由于Wasserstein距离损失计算涉及到两个分布之间的比较，因此需要根据具体的目标检测任务来设计真实分布和预测分布的表示方式。
YOLOv8 损失函数探索：CIoU / DIoU / EIoU / GIoU / SIoU / WIoU / Focal_xIoU 汇总解析
一直在水些技术小文
11-08 2959
YOLOv8是一种先进的目标检测模型，以其出色的性能和速度而闻名。在YOLOv8中，损失函数的选择对于模型的训练和检测性能至关重要。本文将深入探讨YOLOv8中可供选择的多种损失函数，包括CIoU、DIoU、EIoU、GIoU、SIoU、WIoU和Focal_xIoU。通过详细分析这些损失函数的原理、特点和实际应用，希望能帮助读者更好地理解和选择适合其任务的损失函数。
YOLOv10改进 | 损失函数篇 | YOLOv10引入EfficiCLoss损失函数(有效提点)
tsg6698的博客
06-14 2084
尽管CIoU已经取得了显著的成果，但仍有进一步优化的空间，为未来的研究提供了丰富的可能性和挑战。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~因此，为提升定位准确性，研究者们提出了多种创新的回归损失函数。这种组合策略不仅提高了预测框的精度，还加快了回归任务的收敛速度，使得模型在处理具有挑战性的场景时能够表现出更好的性能。
全新芒果YOLOv8改进专栏 | 专栏目录：目前已有170+篇内容，内含各种Head检测头、标签分配策略、损失函数Loss、Backbone、Neck、写作|指标、NMS等全方位创新点改进
包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等模型改进
03-14 1万+
芒果YOLOv8改进专栏 | 内含各种Head检测头、标签分配策略、损失函数Loss、Backbone、Neck、写作|指标、NMS等全方位创新点改进
YOLOv10有效涨点专栏目录 | 目前已有100+篇内容，内含各种卷积模块，主干网络，注意力机制，损失函数等创新点改进
tsg6698的博客
08-03 3745
YOLOv10专栏持续复现网络上各种顶会内容，同时专栏内容可以用于YOLOv8改进~,欢迎大家订阅！！！
yolov8目标检测损失函数
02-20
### YOLOv8 目标检测中的损失函数解释与实现 #### 1. 损失函数概述 YOLOv8 中采用的损失函数对于模型的整体性能至关重要。为了提高目标检测的效果，特别是定位精度，研究人员引入了 EfficiCLoss 这一新型损失函数[^...
YOLOv8改进：LOSS系列篇 | SlideLoss，解决样本之间不平衡、简单样本和难样本（小目标遮挡）的不平衡问题
会AI的学姐
10-23 2385
本文改进：SlideLoss，解决样本之间不平衡、简单样本和难样本的不平衡问题；SlideLoss ，对小目标、遮挡物性能提升明显
Yolov8修改损失函数
小嘤熊的博客
01-04 7581
(这里可以使用Focus的思想，如果想使用则在下面的红框内添加Foucs=True即可,Focus一般情况下精度会更高，但也有个别的例外)③找到文件ultralytics/utils/tal.py，在这个文件中找到如下的代码块，这里已经修改完了(这里不要开启Focus，如果步骤二开启这里也不要开启，同时现在修改了，如果你想要使用inner就设置inner为True，举例如果你使用WIoU，如果不设置inner则此时为WIoU，如果你设置inner为True，那么此时使用的就是inner_WIoU)
AI：217-保姆级YOLOv8改进 | 基于新型损失函数的目标检测性能提升研究
一键难忘的博客
08-08 3358
InnerIoU（内部交并比）损失函数考虑了目标框内部的重叠区域，旨在更加精确地评估检测框与真实框之间的重叠程度。本文介绍了四种新型损失函数：InnerIoU、InnerSIoU、InnerWIoU和FocusIoU，并详细分析了它们的数学原理和优缺点。通过实验结果验证了这些损失函数的有效性，尤其是FocusIoU在目标检测中表现优越。此外，我们还探讨了数据增强、模型架构优化和正则化手段等提升模型性能的方法，并展望了未来的研究方向。
YOLOv8 损失函数改进：MPDIoU 新型边界框相似度度量
一直在水些技术小文
09-21 1540
在本篇博客中，我们将重点讨论 YOLOv8 中的一个关键改进：MPDIoU（Modified Precision-Defined Intersection over Union）边界框相似度度量，以及如何将其应用于损失函数中，以提高目标检测的准确性。MPDIoU 是 YOLOv8 中的一项重要改进，它提供了更精确的边界框相似度度量，从而提高了目标检测的性能。与传统的 IoU 相比，MPDIoU 更能够准确地反映目标之间的相对位置和大小关系，从而提高了目标检测的准确性。使用 YOLOv8 进行目标检测。
Yolov7/Yolov5损失函数改进：Wasserstein Distance Loss，助力小目标涨点
03-15 5872
Yolov7/Yolov5损失函数改进：Wasserstein Distance Loss，助力小目标涨点
YOLOv8损失函数改进-增加MPDIoU提升边界框回归精度【附代码】
Dora_blank的博客
07-12 1万+
本篇博客我们将详细介绍如何在 YOLOv8项目中增加 MPDIoULoss，包括如何修改配置文件、增加新的损失函数、调整现有的损失计算模块，以及增加训练代码来使用新的损失函数。相信通过这篇博文会使大家更佳熟悉YOLOv8项目的整体结构
改进yolov8|损失函数改进：EfficiCIoU-Loss
weixin_44379985的博客
05-16 1306
EfficiCIoU-Loss结合了EfficientDet中提出的CloU和GIoU。
YOLOv8模型改进——修改损失函数
qq_60131119的博客
03-07 1043
【代码】YOLOv8模型改进——修改损失函数。
yolov8s用的是什么损失函数
最新发布
04-16
### YOLOv8s 的损失函数 YOLOv8 是 Ultralytics 开发的一个版本，继承并改进了之前 YOLO 系列的目标检测框架。其核心之一在于损失函数的设计，这直接影响到模型的性能表现。 在 YOLOv8 中，主要采用的是 **CIoU (Complete Intersection over Union)** 损失函数作为边界框回归的核心部分[^2]。 CIoU 结合了几何距离、纵横比以及重叠区域的信息，能够更高效地优化预测框的位置和大小。相比传统的 IoU 或 DIoU，CIoU 能够更快收敛，并提供更高的定位精度。 然而，在某些特定场景下（例如小目标检测），可能会引入其他变种损失函数以进一步提升效果。例如 WIOU 损失函数可以动态调整不同质量锚框之间的权重分布，从而改善小目标检测的表现[^1]。不过需要注意的是，默认情况下 YOLOv8 并未使用 WIOU，而是依赖于 CIoU 和分类交叉熵共同完成训练过程。 以下是基于 PyTorch 实现的一部分简化版 CIoU 计算代码： ```python import torch def bbox_iou(box1, box2, x1y1x2y2=True, GIoU=False, DIoU=False, CIoU=True, eps=1e-7): # Returns the IoU of box1 to box2. box1 is 4, box2 is nx4 ... if CIoU or DIoU: cw = torch.max(box1[:, None, 0], box2[:, 0]) - torch.min(box1[:, None, 0], box2[:, 0]) ch = torch.max(box1[:, None, 1], box2[:, 1]) - torch.min(box1[:, None, 1], box2[:, 1]) if CIoU: c2 = cw**2 + ch**2 + eps rho2 = ((box1_x1 - box2_x1)**2 + (box1_y1 - box2_y1)**2) / c2 v = (4 / math.pi**2) * torch.pow(torch.atan(w1/h1).unsqueeze(1) - torch.atan(w2/h2), 2) alpha = v / (alpha_denom + eps) ciou = iou - (rho2 + v*alpha) return ciou ``` 上述代码片段展示了如何计算两个边界框间的 CIoU 值，其中包含了位置偏差项 `rho2` 及宽高比例惩罚项 `v` 来增强回归能力。
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