yolov8损失函数计算公式

### YOLOv8 损失函数计算公式

YOLOv8 的损失函数设计旨在提高模型的精度和效率，其主要组成部分包括分类损失、回归损失和其他辅助损失项。

#### 分类损失 (VFL Loss)

对于分类分支，采用 Varifocal Loss (VFL)，该损失函数能够更好地处理类别不平衡问题并提升定位准确性。具体表达式如下：

\[ L_{cls} = \sum_{i=0}^{N}\left(1-\hat{p}_{i}\right)^{\gamma }\alpha _t\log(\hat{p}_i)\quad \text{where } t_i>0, p_i=\sigma(x_i) \]

其中 \( N \) 表示正样本数量；\( \hat{p}_i \) 是预测的概率值；\( \gamma \) 和 \( \alpha_t \) 分别代表聚焦参数和平衡因子[^1]。

#### 回归损失 (CIoU Loss + DFL)

针对边界框的位置预测，则采用了 CIoU Loss 来衡量真实框与预测框之间的相似度，并通过 Distribution Focal Loss (DFL) 对四边形顶点坐标进行优化。CIoU Loss 定义为:

\[ L_{box}=1-CIoU(b,\; b^{gt}) \]

这里 \(b\) 和 \(b^{gt}\) 分别指代预测框和真实的地面实况框。而 DFL 则用于改进角度估计的质量，有助于更精确地捕捉物体的方向特性。

综合上述两部分以及其他可能存在的附加损失项（如锚点分配策略带来的额外惩罚），最终得到完整的 YOLOv8 总体损失函数形式。值得注意的是，在实际实现过程中可能会根据不同应用场景调整各分量的具体权重配置以达到最佳性能表现。

def compute_loss(predictions, targets):
    # 假设 predictions 和 targets 已经经过预处理
    
    cls_loss = varifocal_loss(predictions['class'], targets['class'])
    box_loss = ciou_loss(predictions['bbox'], targets['bbox']) + distribution_focal_loss(predictions['angle'], targets['angle'])

    total_loss = cls_loss + box_loss  # 可能会加入其他损失项的比例系数
    return total_loss