损失函数篇 | YOLOv8更换损失函数之CIoU / DIoU / EIoU / GIoU / SIoU / WIoU

article2024/11/16 8:59:10/文章来源:https://blog.csdn.net/weixin_61961691/article/details/136971336

前言：Hello大家好，我是小哥谈。损失函数是机器学习中用来衡量模型预测值与真实值之间差异的函数。在训练模型时，我们希望通过不断调整模型参数，使得损失函数的值最小化，从而使得模型的预测值更加接近真实值。不同的损失函数适用于不同的问题，例如均方误差损失函数适用于回归问题，交叉熵损失函数适用于分类问题。选择合适的损失函数对于模型的训练和性能至关重要。本节课重点说下IoU（Intersection over Union）系列损失函数，该损失函数是用于目标检测和语义分割任务中的一种常用损失函数，下面作者就教大家如何进行损失函数的更换！~🌈

🚀1.基础概念

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