yolov8 focal siou
时间: 2023-08-16 18:05:01 浏览: 164
YOLOv4和YOLOv5是目标检测领域中非常流行的模型,而"Focal Loss"和"Soft IoU"是这两个模型中使用的一些技术。
Focal Loss(聚焦损失)是一种用于解决目标检测中类别不平衡问题的损失函数。在目标检测任务中,背景类样本通常远多于前景类样本,这导致模型在训练过程中更容易偏向预测背景类。Focal Loss通过给予难以分类的样本更大的权重,来减轻背景类样本的影响,并且集中优化难以分类的前景类样本。
Soft IoU(软交并比)是YOLOv4和YOLOv5中一种改进的IoU(交并比)计算方法。传统的交并比计算通常是基于二值化的预测框和真实框进行计算,而Soft IoU则引入了一种平滑函数,将预测框和真实框的边界从二值化转换为连续的范围。这样一来,在计算交并比时,可以更好地处理部分重叠或接近的边界情况,提升目标检测的精度。
综合来说,YOLOv4和YOLOv5中的Focal Loss和Soft IoU技术都是为了提高目标检测的性能和鲁棒性而引入的创新方法。它们都在实践中取得了良好的效果,并被广泛应用于目标检测任务中。
相关问题
yolov8 focal loss➕siou
YOLOv8是一种目标检测算法,而Focal Loss和SIoU是YOLOv8中的两种改进技术。
Focal Loss是一种用于解决样本不平衡问题的损失函数。它通过调整正负样本的权重,使得对于难以分类的样本有更大的惩罚,从而提高模型对于难样本的识别能力。
SIoU(Smoothed IoU)是一种用于计算目标检测中IoU(Intersection over Union,交并比)的改进方法。SIoU通过对IoU进行平滑处理,使得模型对于小目标和部分遮挡目标的检测更加稳定和准确。
因此,YOLOv8中的Focal Loss➕SIoU指的是将Focal Loss和SIoU两种改进技术同时应用于YOLOv8模型中,以提升模型的性能和效果。具体的实现方法可以参考引用和引用中提供的相关代码和教程。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [YOLOv8改进损失函数:FocalLoss结合变种IoU套装:包含Focal-EIoU|Focal-SIoU|Focal-CIoU、GIoU等,YOLOv8...](https://blog.csdn.net/qq_38668236/article/details/131003306)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]
YOLOv5添加SIoU
### 实现SIoU计算以提高YOLOv5目标检测性能
#### 修改损失函数部分代码
要在YOLOv5中实现SIoU计算,核心在于修改损失函数部分的代码。具体来说,在`loss.py`文件中找到负责计算CIoU的部分,并将其替换为SIoU。
```python
def bbox_iou(box1, box2, x1y1x2y2=True, GIoU=False, DIoU=False, CIoU=False, SIoU=True, eps=1e-7):
...
if SIoU:
# Compute distance between boxes' centers and diagonal of the bounding rotated rectangle
v = (4 / math.pi ** 2) * torch.pow(torch.atan(w2/h2)-torch.atan(w1/h1), 2)
with torch.no_grad():
alpha = v / ((1+eps) * (1 - ious + v))
siou_loss = ious - (l_c_diagonal ** 2 + v * alpha)
return siou_loss
```
这段代码展示了如何定义一个新的分支用于计算SIoU[^3]。注意这里增加了对中心点距离以及旋转矩形对角线长度差异性的考量,从而更精确地衡量两个边界框之间的重叠程度。
#### 调整配置文件参数设置
除了更改Python脚本外,还需要调整训练时所使用的超参设定。打开对应版本下的`.yaml`配置文档,定位到Loss项下:
```yaml
# Train/val hyperparameters
lr0: 0.01 # initial learning rate (SGD=1E-2, Adam=1E-3)
...
box: 0.05 # box loss gain
cls: 0.58 # cls loss gain
obj: 1.0 # obj loss gain (scale with pixels)
anchor_t: 4.0 # anchor-multiple threshold
fl_gamma: 0.0 # focal loss gamma (efficientDet default is gamma=1.5)
giou: 0.05 # giou loss gain (if defined)
siou: 1.0 # siou loss gain (newly added parameter)
```
新增加了一个名为`sious`的选项来控制SIoU损失在整个总损失中的权重比例。
通过上述两步操作即可完成YOLOv5对于SIoU的支持,进而有助于改善模型针对不同尺度物体尤其是小尺寸实例的表现效果[^1]。
阅读全文
相关推荐
















