yolov8提升recall的损失函数
时间: 2023-10-28 16:05:35 浏览: 184
要提升YOLOv8的recall，可以尝试使用Focal Loss作为损失函数。Focal Loss是一种为解决类别不平衡问题而设计的损失函数，可以帮助模型更关注那些难以分类的样本。
Focal Loss的公式如下：
FL(pt) = -(1 - pt)^gamma * log(pt)
其中，pt表示模型预测为正类的概率，gamma是一个可调参数。Focal Loss的特点是，当样本被正确分类时（pt较大），损失会变得很小；而当样本分类错误（pt较小）时，损失会变得比较大，以让模型更关注这些难以分类的样本。
通过将Focal Loss应用于YOLOv8，可以提高对小目标的检测性能，进而提升recall。
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6. 资源获取与利用：
- 从可靠的渠道获取竞赛相关的学习资源，如官方发布的样题、往届题库等。
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