yolov8损失函数有哪些
时间: 2025-05-29 20:04:20 浏览: 20
### YOLOv8 损失函数类型详解
YOLOv8 是一种先进的实时目标检测框架,在其设计中引入了多种改进型损失函数,用于优化边界框回归和分类任务的表现。以下是关于 YOLOv8 中使用的损失函数类型的详细介绍。
#### 1. 边界框回归损失函数
YOLOv8 使用了几种改进版的 IoU(Intersection over Union)损失函数来提高边界框预测的精度。这些损失函数通过减少传统 IoU 的局限性,能够更好地捕捉边界框的位置误差和形状差异:
- **SIoU(Scaled IoU)**: 这是一种基于方向距离的损失函数,它不仅考虑重叠区域大小,还关注边界框的方向偏差[^1]。
- **EIoU(Enhanced IoU)**: EIoU 扩展了 CIoU 的概念,额外加入了中心点偏移项以及宽高比例误差的惩罚因子,从而更精确地衡量边界框之间的相似度[^1]。
- **WIoU(Weighted IoU)**: WIoU 对不同尺寸的目标赋予不同的权重,使得模型更加注重大物体的定位精度[^1]。
- **Focal_xIoU**: 结合 Focal Loss 和 xIoU 的特性,该方法能够在处理类别不平衡的同时改善小目标检测效果[^1]。
#### 2. 分类损失函数
对于分类任务,YOLOv8 继续沿用了交叉熵损失作为主要指标之一。然而为了应对极端类别分布的情况,可能还会采用如下变体形式:
- **Binary Cross Entropy (BCE)**: 常见于单标签或多标签场景下的概率估计过程。
- **Label Smoothing Regularization (LSR)**: 减轻过拟合现象并促进泛化能力提升的一种技术手段[^3]。
#### 3. OBB 输出与角度损失
除了标准矩形框外,YOLOv8 支持旋转矩形(Rotated Bounding Box,RBB)即倾斜角标注方式。此时会增加一个专门针对角度参数的角度损失组件:
- 角度损失通常定义为真实值θ_true减去预测值θ_pred后的平方差或者绝对差再乘以相应系数k_angle形成最终表达式:L_angle=k_angle*(θ_true−θ_pred)^2 或 L_angle=k_angle|θ_true−θ_pred|[ ^3 ].
#### 4. Distribution Focal Loss (DFL)
在某些版本里,Distribution Focal Loss 被用来替代传统的Softmax操作,它可以看作是对离散分布建模的过程而不是单纯取最大值得分代表整个向量的信息.[^3]
```python
def compute_loss(preds, targets):
# 计算各类别间的 BCELoss
cls_loss = binary_cross_entropy_with_logits(preds[..., :num_classes], targets['cls'])
# 计算边界框位置上的 GIoULoss/EIoULoss/SIoULoss/Focal_xIoU 等
box_loss = giou_loss(preds[..., num_classes:num_classes+4], targets['box'])
# 如果存在角度信息,则加入角度损失
if 'angle' in targets:
angle_loss = l1_loss(preds[..., -1:], targets['angle'])
total_loss = cls_weight * cls_loss + box_weight * box_loss + (angle_weight * angle_loss if 'angle' in locals() else 0.)
return total_loss
```
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