YOLOV8损失函数

YOLOv8的损失函数包括分类损失和回归损失。分类损失使用了BCE Loss（二分类交叉熵损失），而回归损失则使用了VFL Loss（Generalized Focal Loss）和CIOU Loss（完全交并比损失）。\[2\]此外，YOLOv8还采用了Task-Aligned Assigner（任务对齐分配器）作为匹配方式，用于动态地分配目标框和锚框之间的关联。\[3\]这种匹配策略与YOLOv5的静态匹配策略不同，以及其他一些目标检测算法中的动态匹配策略（如YOLOX的simOTA、TOOD的TaskAlignedAssigner和RTMDet的DynamicSoftLabelAssigner）也有所区别。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [目标检测算法——YOLOV8——算法详解](https://blog.csdn.net/u012863603/article/details/128816715)[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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