yolov8加入infoNCE

### 实现 InfoNCE 损失函数于 YOLOv8 InfoNCE损失是一种对比学习框架下的损失函数，在自监督表示学习中广泛应用。为了在YOLOv8中集成InfoNCE损失，主要思路是在网络训练阶段引入额外分支用于计算此损失。 #### 修改检测器架构以支持InfoNCE损失 首先，需要修改YOLOv8的基础结构以便能够处理来自同一张图片的不同增强版本作为正样本对，并从批量数据集中随机抽取负样本来构建批次内的负样本集。这种设计允许模型在同一时间点上比较多个视图间的相似性[^1]。 ```python class ContrastiveHead(nn.Module): """Contrastive head for contrastive learning.""" def __init__(self, input_dim=256, feature_dim=128): super(ContrastiveHead, self).__init__() self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(input_dim, input_dim), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(input_dim, feature_dim) ) def forward(self, x): return F.normalize(self.fc(x), dim=-1) def add_contrastive_head(model): model.contrastive_head = ContrastiveHead() ``` #### 定义并实现InfoNCE损失函数 接下来定义具体的InfoNCE损失函数。该函数接收一对或多对正样本以及一组负样本作为输入参数，并返回最终的损失值。这里采用温度参数τ控制logits缩放因子，默认设置为0.07。 ```python import torch.nn.functional as F def info_nce_loss(features, temperature=0.07): """ Computes the InfoNCE loss. Args: features (Tensor): Tensor of shape [batch_size * num_views, feat_dim]. Returns: Scalar tensor containing computed InfoNCE loss value. """ batch_size = int(len(features)/2) # Assuming two views per image labels = torch.cat([torch.arange(batch_size) for _ in range(2)], dim=0).to('cuda') masks = F.one_hot(labels, num_classes=batch_size*2).float().to('cuda') logits = torch.mm(features, features.T) / temperature logits_max, _ = torch.max(logits, dim=1, keepdim=True) logits = logits - logits_max.detach() exp_logits = torch.exp(logits) * (1-masks) log_prob = logits - torch.log(exp_logits.sum(dim=1, keepdim=True)) mean_log_prob_pos = (masks*log_prob).sum(dim=1)/(masks.sum(dim=1)) loss = -(mean_log_prob_pos).mean() return loss ``` #### 整合到YOLOv8训练流程 最后一步是调整原有的YOLOv8训练循环逻辑，使得每次迭代过程中不仅更新原有目标检测任务相关的权重，同时也优化新增加的信息瓶颈部分所对应的参数。通过这种方式可以在不影响原始功能的前提下有效地提升模型表征能力[^3]。 ```python for epoch in epochs: ... outputs = model(images) detection_loss = compute_detection_losses(outputs, targets) augmented_images_1, augmented_images_2 = augment_data(images) feats_1 = model.backbone(augmented_images_1) feats_2 = model.backbone(augmented_images_2) combined_features = torch.cat((feats_1.view(feats_1.size(0), -1), feats_2.view(feats_2.size(0), -1)), dim=0) contrastive_loss = info_nce_loss(combined_features) total_loss = detection_loss + lambda_weight * contrastive_loss optimizer.zero_grad() total_loss.backward() optimizer.step() ... ``` 上述代码片段展示了如何将InfoNCE损失融入YOLOv8的目标检测框架内，其中`lambda_weight`用来平衡两个子任务的重要性比例。实际应用时可根据具体需求灵活调节超参数配置。