yolov8损失函数bce

YOLOv8是一种用于目标检测的神经网络模型，而bce指的是二元交叉熵损失函数（Binary Cross Entropy Loss），是YOLOv8模型中用于衡量预测框与真实框之间差距的一种常见损失函数。

具体来说，bce损失函数是将预测结果与真实结果进行比较，然后计算他们之间的差距。在YOLOv8模型中，网络会预测每个锚框的类别概率和边界框的坐标信息。对于每个锚框，我们需要将其与真实框进行匹配，并计算其类别损失和坐标损失。其中类别损失使用bce损失函数进行计算。

简单来说，bce损失函数可以帮助我们评估模型在二分类问题中的准确性，它常用于目标检测、图像分割等任务中。