yolov8布匹缺陷检测损失函数改进

在改进YOLOv8用于布匹缺陷检测的损失函数时，需要考虑布匹缺陷检测任务的特点，例如小目标检测、类别不平衡以及缺陷区域的边界模糊等问题。通过设计更合理的损失函数，可以提升模型对缺陷区域的敏感度和定位精度。 ### 损失函数优化方向 1. **结合IoU损失与CIoU损失** YOLOv8默认使用CIoU（Complete Intersection over Union）损失来优化边界框回归，其优势在于引入了惩罚项以处理预测框与真实框之间的距离问题。对于布匹缺陷检测任务，尤其是缺陷边界不清晰或形状复杂的情况下，可以在CIoU的基础上进一步引入EIoU（Efficient IoU）或α-IoU等变体，以增强对边界框尺度变化和重叠率的适应性[^1]。 2. **引入Focal Loss缓解类别不平衡问题** 在布匹缺陷数据集中，正常样本通常远多于缺陷样本，导致模型偏向预测为正常类别。为此，可以在分类损失中引入Focal Loss，通过调节超参数γ和α，降低易分类样本的权重，使模型更加关注难分类的缺陷样本。具体来说，可将YOLOv8中的BCEWithLogitsLoss替换为Focal Loss实现这一目的： ```python class FocalLoss(nn.Module): def __init__(self, alpha=0.25, gamma=2.0, reduction='mean'): super(FocalLoss, self).__init__() self.alpha = alpha self.gamma = gamma self.reduction = reduction def forward(self, inputs, targets): p = torch.sigmoid(inputs) ce_loss = F.binary_cross_entropy_with_logits(inputs, targets, reduction="none") p_t = p * targets + (1 - p) * (1 - targets) loss = ce_loss * ((1 - p_t) ** self.gamma) if self.alpha >= 0: alpha_t = self.alpha * targets + (1 - self.alpha) * (1 - targets) loss = alpha_t * loss if self.reduction == "mean": loss = loss.mean() elif self.reduction == "sum": loss = loss.sum() return loss ``` 3. **引入Dice Loss提升分割精度** 如果任务中包含像素级的缺陷标注，可以结合YOLOv8的实例分割分支，并引入Dice Loss以提升模型对缺陷区域的覆盖能力。Dice Loss能够有效缓解类别不平衡问题，并在分割任务中表现良好： ```python class DiceLoss(nn.Module): def __init__(self, smooth=1.0, reduction='mean'): super(DiceLoss, self).__init__() self.smooth = smooth self.reduction = reduction def forward(self, inputs, targets): inputs = torch.sigmoid(inputs) intersection = (inputs * targets).sum() dice = (2.0 * intersection + self.smooth) / (inputs.sum() + targets.sum() + self.smooth) loss = 1.0 - dice if self.reduction == "mean": loss = loss.mean() elif self.reduction == "sum": loss = loss.sum() return loss ``` 4. **多任务损失加权策略** YOLOv8是一个多任务模型，包括分类损失、边界框回归损失和分割损失（如适用）。为了平衡不同任务的重要性，可以采用动态加权策略，根据训练过程中各任务损失的变化趋势调整权重。例如，使用基于梯度的损失权重（GradNorm）方法或直接设置一个学习率相关的衰减权重。 5. **引入解耦损失函数** 可以借鉴FCDD中对损失函数的改进思路，将损失函数进行解耦，分别针对像素级别的监督进行优化。例如，在分类损失中引入中心点感知机制（Center-aware Loss），使得模型在预测缺陷类别时更加关注图像中的关键区域。 6. **结合自适应样本挖掘策略** 在训练过程中，可以引入在线困难样本挖掘（OHEM）策略，动态筛选出对模型训练贡献较大的样本进行反向传播，从而提升模型的鲁棒性和泛化能力。 --- ###