yolov8损失函数

Yolov8的损失函数包括交叉熵损失和回归损失。在计算交叉熵损失时，使用目标得分(target_scores)与预测结果(pred_scores)进行计算，对每个类别计算二元交叉熵损失(BCE Loss)，因为类别预测采用的是sigmoid分类器。\[1\]

回归损失包括两部分：左侧DFL损失和右侧DFL损失。在计算左侧DFL损失时，首先将目标(target)向下取整，得到左侧整数。然后将左侧整数加1，得到右侧整数。接下来，根据目标与左右整数的差值计算权重，将左右目标和预测分布作为输入，使用交叉熵损失函数计算左侧DFL损失和右侧DFL损失。最后，将左右DFL损失乘以相应的权重，并取平均得到回归损失。\[2\]

此外，在计算回归损失时，还需要使用目标边界框(target_bboxes)与预测的边界框(pred_bboxes)计算Ciou损失，以及与预测的锚框中心点到各边的距离(pred_regs)计算回归DFL损失。\[3\]

综上所述，Yolov8的损失函数包括交叉熵损失和回归损失，用于对类别预测和边界框回归进行优化。
#### 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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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