yolov8采用什么损失函数

### YOLOv8 的损失函数详解 YOLOv8 是一种先进的实时目标检测算法，在其损失函数的设计中融合了多种优化技术，从而提升了模型的精度和效率。以下是关于 YOLOv8 损失函数的具体分析： #### 总体损失构成 YOLOv8 的总损失由多个部分组成，主要包括分类损失、定位损失以及置信度损失。这些组成部分通过加权求和得到最终的总损失 \( L_{total} \)[^2]。 \[ L_{total} = L_{cls} + L_{box} + L_{obj} \] 其中： - **\( L_{cls} \)** 表示分类损失； - **\( L_{box} \)** 表示定位损失； - **\( L_{obj} \)** 表示对象置信度损失； --- #### 分类损失 (\( L_{cls} \)) 对于分类任务，YOLOv8 使用二元交叉熵（Binary Cross Entropy, BCE）作为分类损失函数。预测分数 \( pred\_scores[bx8400xcls\_num] \) 和目标分数 \( target\_scores[bx8400xcls\_num] \) 被用于计算 BCE Loss。由于类别预测采用了 sigmoid 分类器而非 softmax，因此可以支持多标签分类场景[^4]。 ```python import torch.nn.functional as F def classification_loss(pred_scores, target_scores): loss_cls = F.binary_cross_entropy_with_logits(pred_scores, target_scores) return loss_cls ``` --- #### 定位损失 (\( L_{box} \)) YOLOv8 中的定位损失主要由两部分组成：CIoU Loss 和 DFL Loss。 1. **CIoU Loss**: CIoU（Complete Intersection over Union）是一种改进版的 IoU 计算方法，它不仅考虑重叠区域面积的比例，还引入了中心点距离和宽高比例因子来提升边界框回归的准确性[^2]。 2. **DFL Loss**: 动态焦点损失（Distributed Focal Loss, DFL）被用来处理离散化的目标偏移量预测问题。在特征图尺度下，`left`, `top`, `right`, `bottom` 标签值会被转换并限制到范围 [0, reg_max] 内（默认 \( reg\_max = 16 \))[^3]。 ```python def ciou_loss(bboxes_pred, bboxes_gt): cious = box_ciou(bboxes_pred, bboxes_gt).clamp(min=1e-7) return (1 - cious).mean() def dfl_loss(distribution_preds, distribution_targets): loss_dfl = F.cross_entropy(distribution_preds.view(-1, reg_max), distribution_targets.long().view(-1)) return loss_dfl ``` --- #### 对象置信度损失 (\( L_{obj} \)) 对象置信度损失同样基于 BCE Loss 进行计算，旨在衡量预测框与真实框之间的匹配程度。为了减少负样本的影响，YOLOv8 引入了动态任务对齐机制（Dynamic Task Alignment），使得正负样本分配更加合理[^2]。 ```python def objectness_loss(pred_obj, target_obj): loss_obj = F.binary_cross_entropy_with_logits(pred_obj, target_obj) return loss_obj ``` --- ### 结论 综上所述，YOLOv8 的损失函数综合运用了 BCE Loss、CIoU Loss 和 DFL Loss 等组件，并通过动态任务对齐机制进一步提高了模型性能。这种设计使其能够适应复杂的现实世界应用场景。