yolov8关键点检测损失函数

Yolov8的关键点检测损失函数包括类别分类损失和位置回归损失。

在文件loss.py中的DetectionLoss类中可以找到该损失函数的实现代码。在训练中，首先对8400个anchor进行正负样本标记，并使用fg_mask进行筛选。对于类别分类损失，通过softmax函数将reg_max个数离散化处理，视为一个16分类，然后使用交叉熵损失来计算分类损失。对于位置回归损失，可以使用平方损失或者SmoothL1损失来计算目标与预测框之间的差距。

综上所述，yolov8的关键点检测损失函数包括类别分类损失和位置回归损失，通过正负样本标记和筛选，以及交叉熵损失和平方损失或SmoothL1损失的计算来实现。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Yolo v8 改进损失函数：Focal-loss](https://blog.csdn.net/Phoebee_c/article/details/131938776)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [YOLOv8-训练流程-损失函数](https://blog.csdn.net/weixin_40723264/article/details/131063148)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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