yolov8loss

YOLOv8的损失函数可以通过以下方式计算：首先，将预测的分布（pred_dist）和目标值（target）传入_df_loss函数。在_df_loss函数内部，将目标值下取整得到左侧整数（tl），然后将tl加上1得到右侧整数（tr）。接下来，将偏移值作为权重，对左侧和右侧的目标值进行加权计算。然后，将左右目标值拉直，使其形状为Kx4和4Kx16。然后，使用交叉熵损失函数（F.cross_entropy）计算左右目标值与预测分布之间的损失。最后，将左侧和右侧的损失乘以对应的权重，并取平均得到最终的损失值。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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