yolov8ciou loss 函数结构图

YOLOv8中的损失函数结构图如下所示：


在YOLOv8中，使用了三个不同的损失函数，分别是：

1. Objectness Loss：用于计算目标的存在概率预测值与实际值之间的差异。
2. Classification Loss：用于计算目标类别的预测值与实际值之间的差异。
3. Localization Loss：用于计算目标边界框位置的预测值与实际值之间的差异。

这三个损失函数的计算结果会加权求和，并乘以一个系数来得到最终的总损失函数。其中，系数的值根据不同的训练阶段而有所不同。

相关问题

yolov8 yaml文件

YOLOv8使用yaml文件来定义网络结构。一个常用的yaml文件是yolov5s.yaml。这个配置文件可以分为三个部分。首先是模型的基本信息，包括输入图像的大小、网络的深度和宽度等。然后是网络的主体结构，包括backbone、neck和head。backbone使用了CSP（Cross Stage Partial）模块来提取不同大小的目标特征。neck部分使用了PAN-FPN（Path Aggregation Network with Feature Pyramid Network）的思想来进行特征融合和上采样。head部分则负责预测目标的位置和类别。最后是损失函数的定义，YOLOv8使用了VFL Loss作为分类损失，使用DFL Loss和CIOU Loss作为回归损失。总的来说，YOLOv8的yaml文件定义了网络的结构和参数，使得我们可以方便地进行模型的配置和训练。\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [YOLOv8详解代码实战，附有效果图](https://blog.csdn.net/weixin_45277161/article/details/130200494)[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_down28v1,239^v12^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [万字长文，YOLOv5/v7/v8算法模型yaml文件史上最详细解析与教程！小白也能看懂！掌握了这个就掌握了魔改YOLO...](https://blog.csdn.net/weixin_43694096/article/details/129216131)[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_down28v1,239^v12^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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yolov8有哪些技术和算法

目前并没有 YOLOv8 这个版本的算法，可能是您听错或打错了。但是 YOLOv4 是目前最新的版本，其主要的技术和算法包括：

1. CSPDarknet53：骨干网络采用了 Cross Stage Partial Network（CSP）和 Darknet53 结构，提升了模型的特征提取能力和速度。

2. SPP-Net：利用空间金字塔池化（SPP）来处理不同尺度的特征图，提高了检测准确率。

3. PANet：采用了 Path Aggregation Network（PANet）结构，引入了跨层级的特征融合机制，提升了目标检测的性能。

4. Mish激活函数：相较于传统的ReLU激活函数，Mish激活函数在一些数据集上表现更好。

5. Mosaic数据增强：通过随机组合多张不同的图像，生成新的训练样本，增加了数据的多样性，提高了模型的泛化能力。

6. CIoU-loss：引入了一种新的损失函数——Complete IoU loss（CIoU-loss），可以更加准确地评估预测框与真实框之间的距离，进一步提高了检测精度。

以上是 YOLOv4 较为重要的技术和算法，希望能对您有所帮助。