yolov8损失函数用的什么

根据提供的引用内容，YOLOv3使用的损失函数包括MSE、GIOU、DIOU等，其中bbox的损失为MSE，而后又加入了GIOU、DIOU等。具体的公式和图示可以参考引用中的内容。至于YOLOv8的损失函数，根据提供的信息无法确定其具体使用的是哪种损失函数。如果您能提供更多的信息或者引用，我可以更准确地回答您的问题。

相关问题

yolov8 损失函数

YOLOv8使用的损失函数是基于目标检测任务的特点进行设计的。YOLOv8采用的是一种多任务损失函数，同时考虑了目标的类别预测、边界框位置预测以及目标是否存在的预测。

该损失函数由五个部分组成：

1. 目标类别损失（classification loss）：计算预测类别与实际类别之间的交叉熵损失。目标类别损失只在有目标的网格单元上计算。

2. 目标边界框位置损失（bounding box regression loss）：计算预测边界框与实际边界框之间的平方损失。目标边界框位置损失也只在有目标的网格单元上计算。

3. 目标存在性损失（objectness loss）：计算预测的目标存在性概率与实际目标存在性之间的平方损失。该损失函数在所有的网格单元上计算。

4. 无目标存在性损失（no objectness loss）：计算预测的无目标存在性概率与实际无目标存在性之间的平方损失。该损失函数在所有的网格单元上计算。

5. 边界框坐标损失（coordinate loss）：计算预测边界框坐标与实际边界框坐标之间的平方损失。该损失函数在所有的网格单元上计算。

这些损失函数通过加权求和的方式得到最终的总损失函数。YOLOv8通过反向传播算法，根据总损失函数来更新网络参数，以优化目标检测性能。

YOLOv8损失函数

YOLOv8的损失函数包括类别分类损失、坐标回归损失和目标置信度损失。对于类别分类损失，通过softmax函数将预测的固定值离散化为一个16分类，并使用交叉熵损失计算分类误差。坐标回归损失则是通过目标的左侧整数和右侧整数计算得到的，其中左侧整数是将目标向下取整后的结果，右侧整数是左侧整数加1[2]。最后，目标置信度损失通过正负样本的标记来筛选出来，并计算损失。这些损失函数的计算过程都是为了优化模型的预测结果，使其更准确。<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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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