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yolov7改进损失函数代码

时间: 2025-04-20 16:31:59 浏览: 23

### YOLOv7 改进损失函数代码实现对于YOLOv7而言，改进损失函数可以通过引入不同的损失项来增强模型性能。PolyLoss、VarifocalLoss、GFL、QualityFloss和FL等都是有效的选择[^2]。 #### Varifocal Loss 实现 Varifocal Loss是一种针对分类分支设计的损失函数，在处理类别不平衡问题上有较好的效果： ```python import torch.nn.functional as F def varifocal_loss(pred, target, beta=2.0): pred_sigmoid = pred.sigmoid() pt = (1 - pred_sigmoid) * target + pred_sigmoid * (1 - target) focal_weight = (target * (1 - pred_sigmoid).pow(beta) + (1 - target) * pred_sigmoid.pow(beta)) loss = F.binary_cross_entropy_with_logits( pred, target, reduction='none') * focal_weight return loss.mean() ``` 此段代码实现了变焦损失的核心逻辑，其中`beta`参数用于控制焦点权重衰减的速度。 #### Poly Loss 实现 Poly Loss则是在交叉熵基础上加入了正则化项，有助于缓解过拟合现象并提高泛化能力： ```python def poly_loss(logits, labels, epsilon=1.0): ce_loss = F.cross_entropy(logits, labels, reduction="mean") prob = logits.softmax(dim=-1) pg = prob.gather(-1, labels.unsqueeze(1)).squeeze() factor = 1.0 / ((1 - pg)**epsilon + 1e-8) return factor * ce_loss ``` 这段Python脚本定义了一个名为poly_loss()的新损失函数，它接受预测值logits和真实标签labels作为输入，并返回最终计算得到的损失值。上述两种自定义损失函数可以直接集成到YOLOv7训练流程当中，只需替换原有默认配置即可完成升级操作。需要注意的是，在实际部署前应当充分测试新方案的有效性及其对整体架构的影响。

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