yolov8损失函数正样本分配

### YOLOv8中的正样本分配与损失函数

#### 正样本分配机制
在YOLOv8中，为了提高模型性能并简化架构，采用了基于任务对齐的学习(TAL)[^1]。具体来说：

- **任务对齐得分计算**：对于每个真实框(GT)，通过分类得分 \( s \) 和交并比(IoU) \( u \) 来评估候选锚点(anchor)的质量。这两个因素被加权相加以形成最终的任务对齐得分 \( t \)，其表达式如下所示：

\[
t = (\alpha \cdot s)^{\beta} + (u^{(\frac{1}{\gamma})})
\]

这里，\( \alpha, \beta, \gamma \) 是超参数，默认设置为 \( \alpha=0.5,\beta=6.0 \), 并且通常设定 \( \gamma=1 \).

- **选择训练样本**：根据上述公式得出的任务对齐得分 \( t \)，算法会选择前 m 个最高分的锚点作为正样本，剩余部分则标记为负样本。

这种机制允许网络更加专注于那些能够提供更好检测效果的目标区域，从而提升整体精度.

#### 损失函数的设计
YOLOv8取消了传统意义上的对象性(Objectness)分支，转而在输出层直接给出各分类别的置信度分数，并从中选取最大者代表该位置最可能存在的物体类别及其对应的置信水平[^2].

因此，在构建损失函数时主要考虑两个方面:

- **分类损失(Binary Cross Entropy)**: 对于每一个预测框，如果它被认为是某个特定类别的最佳匹配，则应用二元交叉熵(BCE)来衡量实际标签和预测概率之间的差异。

- **回归损失(CIoU Loss)**: 针对边界框的位置调整引入CIoU损失项，这不仅考虑到重叠面积比例而且还加入了中心距离惩罚因子以及宽高比率约束条件，使得优化过程更加快速稳定.

def compute_loss(predictions, targets):
    # 计算分类损失
    cls_loss = F.binary_cross_entropy_with_logits(
        predictions[..., :num_classes], 
        targets['cls']
    )
    
    # 计算 CIoU 损失
    iou = box_iou(targets['boxes'], predictions[..., num_classes:])
    ciou_loss = 1 - torch.diag(iou).mean()
    
    total_loss = cls_loss + ciou_loss
    
    return total_loss