yolov8的loss

YOLOv8使用了多个不同的损失函数来进行训练。其中，分类分支使用了二元交叉熵（BCE）损失函数，而回归分支则使用了分布焦点损失（Distribution Focal Loss，DFL）和CIoU损失函数。这三个损失函数会根据一定的权重比例进行加权，具体的权重比例可以在配置文件中进行设置。在YOLOv8的默认配置文件中，可以找到这些设置的具体数值。[3]此外，在YOLOv8中还引入了mosaic增强技术，但在最后10轮训练中可以选择关闭该增强。关于mosaic增强的具体原因，可以参考相关的文章和经验分享。[2]总的来说，YOLOv8的损失函数设计是为了在训练和推理过程中保持逻辑的一致性，并且通过合理的权重设置来平衡分类和回归的损失。