yolov8 focal loss➕siou

YOLOv8是一种目标检测算法，而Focal Loss和SIoU是YOLOv8中的两种改进技术。

Focal Loss是一种用于解决样本不平衡问题的损失函数。它通过调整正负样本的权重，使得对于难以分类的样本有更大的惩罚，从而提高模型对于难样本的识别能力。

SIoU（Smoothed IoU）是一种用于计算目标检测中IoU（Intersection over Union，交并比）的改进方法。SIoU通过对IoU进行平滑处理，使得模型对于小目标和部分遮挡目标的检测更加稳定和准确。

因此，YOLOv8中的Focal Loss➕SIoU指的是将Focal Loss和SIoU两种改进技术同时应用于YOLOv8模型中，以提升模型的性能和效果。具体的实现方法可以参考引用和引用中提供的相关代码和教程。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [YOLOv8改进损失函数：FocalLoss结合变种IoU套装：包含Focal-EIoU｜Focal-SIoU｜Focal-CIoU、GIoU等，YOLOv8...](https://blog.csdn.net/qq_38668236/article/details/131003306)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]