yolov8中的三个loss

在yolov8中，同样像yolov3一样，也有三个loss。这三个loss分别是：classification loss、localization loss和confidence loss。其中，classification loss是用来衡量对象类别预测的准确性，即判断物体所属的类别；localization loss是用来衡量边界框的位置预测的准确性，即判断物体边界框的位置；confidence loss是用来衡量边界框置信度的准确性，即判断边界框是否包含物体。 [2需要注意的是，这三个loss的平衡权重不是按照yolov3原文的设置来做的，而是通过超参数进化来搜索得到的。此外，在yolov2和yolov3中，为了训练的稳定性，对偏移量进行了限制，防止边界框的中心出现在图像的任何位置。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【 YOLOv3中Loss部分计算】](https://blog.csdn.net/weixin_42483745/article/details/125193862)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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