如何在yolov8中修改损失函数为repulsion_ loss
6条回答 默认 最新
Watch the clown 2023-06-03 22:12关注获得1.95元问题酬金 推荐几个人的论文："Repulsion Loss: Detecting Pedestrians in a Crowd" by Shuai Yi, et al.
"Repulsion Loss for Object Detection" by Yanyu Xu, et al.
这些人的论文都是跟你的需求密切相关，原本你的YoloV8网络是如何定义损失函数的？这很重要，没人能平白无故的编造评论 打赏解决 1无用举报
分享
- 2025-09-21 17:42人工智能教学实践的博客 YOLOv8目标检测结果包含边界框、类别、置信度和可选掩膜四个核心要素。结果可以可视化输出或结构化存储（TXT/JSON/Python对象）。评估需结合定性观察和定量指标（mAP、Precision/Recall）。优化方向包括模型选择、...
- 2025-04-27 09:39qq1309399183的博客 目标跟踪技术的发展与应用全景yolov8-streamlit-detection-tracking 目标跟踪技术作为计算机视觉领域的核心研究方向之一，已经从最初的简单算法发展到如今高度复杂的智能系统。这项技术在安防监控、自动驾驶、人机...
- 2023-10-17 14:51magic_ll的博客 对前两者进行解析可得到，有效的gridceil预测出了目标的类别 和 目标的...2 仅保留该gridceil检测出的box内的mask，然后再对mask框内的mask的每个像素进行阈值过滤（工程中阈值设为0.5），即得到该目标的最终的mask。
- 2025-01-13 14:10qq1309399183的博客 改进的YOLOv8目标检测算法：改进的YOLOv8目标检测算法 摘要 引言 1. 改进概述 1.1 全局注意力机制（GAM） 摘要 引言 1. 改进概述 1.1 全局注意力机制（GAM） 1.2 改进的颈部结构（Modified Neck） 1.3 ...
- 2025-01-23 19:00MobiusCTO的博客 SEAM（Selective Attention Module）通过引入选择性注意力机制来增强网络对于关键区域的关注力。...通过将YOLO-Face中的SEAM注意力机制引入YOLOv8，本文提出了一种有效的优化方法，显著提升了物体遮挡检测的精度。
- 2025-12-31 17:57AR新视野的博客 面对大目标部分遮挡的挑战，YOLOv8通过Anchor-Free设计、解耦检测头和PAN-FPN多尺度融合机制，显著提升了残缺目标的识别鲁棒性。结合Mosaic、Copy-Paste等数据增强策略，模型在真实复杂场景中表现出更强的泛化能力。...
- 2024-03-05 06:142. 高度遮挡：手部经常与其他物体或身体其他部位重叠，增加了检测难度。 3. 角度变化：手部可以处于各种角度，包括正面、侧面和各种扭曲角度。 4. 细节丰富：手指、关节和皮肤纹理等细节需要精确识别。 三、YOLOv5...
- 2024-09-06 18:59由于各类物体有不同的外观、形状和姿态，加上成像时光照、遮挡等因素的干扰，目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题。 目标检测任务可分为两个关键的子任务，目标定位和目标分类。首先检测图像中目标的...
- 2024-12-19 00:35yiyi9909的博客 ByteTrack 是一款高效且高精度的多目标跟踪算法，其核心优势在于结合高置信度和低置信度检测结果，显著提升了遮挡和密集场景下的跟踪性能，同时保持了较高的实时性。算法具有结构简洁、适应性强的特点，能够灵活应用...
- 2026-01-01 00:38Rubix-Kai的博客 深入解析YOLOv8目标检测中mAP@0.5指标的含义，涵盖IoU阈值、PR曲线与平均精度的计算逻辑，揭示其在定位、分类和召回上的综合评估能力。同时探讨该指标的局限性及实际部署中的显存管理、数据安全与自动化流程优化策略...
- 2024-04-27 22:36Micaaaaaa的博客 目标检测作为计算机视觉领域的一个核心任务，其在物体识别、智能监控、自动驾驶等领域有着广泛的应用。而随着深度学习技术的迅猛发展，基于深度神经网络的目标检测算法也日益成熟和强大。YOLOv4，这是一种高效且精确...
- 没有解决我的问题, 去提问
问题事件
系统已结题
6月11日
请采纳用户回复
6月4日
赞助了问题酬金15元
6月3日-
创建了问题
6月3日