改进YOLOv5系列:首发结合全面多种类Loss,包括PolyLoss / VarifocalLoss / GeneralizedFLoss / QualityFLoss / FocalLoss等

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    降低改进难度,改进多种结构演示
  • 本篇文章基于 基于 YOLOv5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.
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    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)
        • 2. QualityFLoss

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