YOLOV8的损失函数
时间: 2025-05-16 16:04:00 浏览: 18
### YOLOv8 损失函数组成与计算方式
YOLOv8 的损失函数是一个多部分组成的综合损失函数,其设计旨在优化目标检测中的多个方面,包括边界框预测、类别分类以及锚点细化。以下是具体组成部分及其计算方法:
#### 1. **Box Loss (IoU 损失)**
Box Loss 是用于衡量预测边界框和真实边界框之间差异的部分。它通常基于 IoU(Intersection over Union)或其他改进版的 IoU 变体来定义。在 YOLOv8 中,可以采用多种 IoU 类型作为损失函数,例如 CIoU、DIoU 或其他自定义变种如 SIoU 和 EIoU 等[^1]。
计算公式一般表示为:
\[
L_{\text{box}} = \sum_i C(\hat{B}_i, B_i)
\]
其中 \(C\) 表示所选的 IoU 度量形式,\(B_i\) 和 \(\hat{B}_i\) 分别代表第 i 个样本的真实边界框和预测边界框。
#### 2. **Cls Loss (交叉熵损失)**
Cls Loss 主要负责处理类别的分类任务,通过二元交叉熵(Binary Cross Entropy, BCE)实现。该部分评估的是网络对于每个候选区域属于某一特定类别的概率估计准确性[^3]。
数学表达式可写成:
\[
L_{\text{cls}} = -\frac{1}{N} \sum_{n=1}^{N}\left[y_n \log (\sigma(x_n))+(1-y_n) \log (1-\sigma(x_n))\right],
\]
这里 \(x_n\) 是输入到 sigmoid 函数前的原始分数;而 \(y_n\) 则对应实际标签值 {0,1}; N 总共涉及正负样例数量总合.
#### 3. **DFL Loss (分布焦点损失)**
DFL Loss 被引入用来进一步提升位置精度特别是当使用离散化坐标表示法时。此组件同样依赖于 BCE 来度量预期分布同观测结果之间的差距。
它的作用机制类似于 softmax 输出层之后附加的一个额外监督信号源,帮助更精确地标记物体中心偏移情况。
最终整体训练过程中会将上述三项加权求和得到总的损失值供反向传播调整参数之用:
\[
Loss = w_1 * L_{\text{box}} + w_2 * L_{\text{cls}} + w_3 * L_{\text{dfl}}
\]
其中权重系数 wi 控制各分项的重要性程度以便平衡不同子任务间可能存在的尺度不平衡现象。
```python
import torch.nn.functional as F
def compute_loss(pred_boxes, true_boxes, pred_cls, true_cls, pred_dfl, true_dfl):
# Compute losses individually
l_box = ciou_loss(pred_boxes, true_boxes).mean() # box loss with CIoU or other variants
l_cls = F.binary_cross_entropy_with_logits(pred_cls, true_cls.float(), reduction='mean') # cls loss
l_dfl = F.cross_entropy(pred_dfl.view(-1,pred_dfl.size(-1)),true_dfl.long().view(-1),reduction='mean') # dfl loss
return {'loss':l_box+l_cls+l_dfl,'l_box':l_box.item(),'l_cls':l_cls.item(),'l_dfl':l_dfl.item()}
```
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