YOLOv8 dfl_loss 指标

Question

我想知道如何解释 YOLOv8 模型中的不同损失。我很容易找到有关 box_loss 和 cls_loss 的解释。关于 dfl_loss 我在互联网上没有找到任何信息。我还检查了 YOLOv8 文档。

我找到了一篇关于双焦点损失的文章，但不确定它是否对应于 YOLOv8 dfl_loss ：双焦点损失来解决语义分割中的类不平衡问题

有人可以向我解释什么是 dfl_loss 以及如何分析它吗？谢谢 ！

Answer 1

Matlab页面上有解释： https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/104395-dual-focal-loss-dfl ?s_tid=FX_rc2_behav

从广义上讲，DFL 损失在训练神经网络时“考虑”了类别不平衡的问题。当一个类出现过于频繁而另一类出现较少时，就会出现类不平衡。例如：在街道图像中，假设有 100 张照片，一个人可以拥有 200 辆汽车和 10 辆自行车。人们想要检测汽车和自行车。这是类别不平衡的情况，当你训练神经网络时，由于汽车很多，神经网络将学会准确定位汽车，而自行车太少，它可能无法学会正确定位。对于 dfl 损失，每次神经网络尝试对自行车进行分类时，损失都会增加。所以，现在 NN 更加重视频率较低的类。这个解释是非常笼统的。要了解更多信息，请参阅有关 Focal loss 和 DFL 的论文。