芒果汁没有芒果
芒果汁没有芒果

改进YOLOv7、YOLOv5系列：手把手最新结合多种类Loss，包括PolyLoss / VarifocalLoss / GeneralizedFLoss / QualityFLoss / FL等

  • 该教程为改进进阶指南，包含大量的原创首发改进方式, 所有文章都是全网首发原创改进内容
    降低改进难度,改进多种结构演示
  • 本篇文章基于 基于 YOLOv5、YOLOv7、YOLOv7-tiny 等网络最新结合不同Loss，包括PolyLoss / VarifocalLoss / GeneralizedFLoss / QualityFLoss / Focal Loss等改进。
  • 重点：有不少同学已经反应 专栏的教程 提供的网络结构 在数据集上有效涨点!!!
  • 重点：进阶专栏内容持续更新中☁️️，订阅了该专栏的读者务必·私信博主·加·全新创新点进阶交流群·群内不定时会发一些其他未公开的Tricks.
  • 另外内容包括理论部分和代码，代码直接运行

    文章目录

      • 一、Generalized Focal Loss
        • 训练和推理之间定位质量估计和分类得分的使用不一致
        • 边界框的不灵活表示
        • 方法
        • 1. Focal Loss
          • 焦点损失（FL）

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