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    About the dfl_loss I don't find any information on the Internet I've also checked the YOLOv8 Docs I've found an article about the Dual Focal loss but not sure it corresponds to the YOLOv8 dfl_loss : Dual Focal Loss to address class imbalance in semantic segmentation Could someone explain to me what is the dfl_loss and how to analyse it ? Thanks !
  • 多标签（200）分类问题能否使用Focal loss？ - 知乎
    之前做NER任务的时候尝试了Focal loss，在计算loss的时候面对的其实也是多分类的问题，只不过相比于多分类还要求句子的序列。 我们在基于albert的ner任务中使用focal loss将准确率可以提高0 5个点，是有点效果的。 这里分享一下我针对NER的Focal loss希望对题主有帮助。
  • 魔改一个loss 可以发啥水平的文章? - 知乎
    Lin, Tsung-Yi, et al " Focal loss for dense object detection " Proceedings of the IEEE international conference on computer vision 2017 Deng, Jiankang, et al "Arcface: Additive angular margin loss for deep face recognition " Proceedings of the IEEE CVF conference on computer vision and pattern recognition 2019 Barron, Jonathan T
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    在 YOLOv5 中使用 Focal Loss 后，目标检测框数量增加的现象通常是由于 Focal Loss 的设计导致的。 Focal Loss 主要用于解决类别不平衡问题，特别是在目标检测任务中，背景类（即非目标类）和目标类之间存在较大的数量差异。
  • How to Use Class Weights with Focal Loss in PyTorch for Imbalanced . . .
    Focal loss automatically handles the class imbalance, hence weights are not required for the focal loss The alpha and gamma factors handle the class imbalance in the focal loss equation
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    \gamma 为常数，称之为 focusing parameter ( \gamma ≥ 0)，当 \gamma = 0 时，Focal Loss 就与一般的交叉熵损失函数一致； \left (1-p_ {t}\right)^ {\gamma} 称之为调制系数， 目的是通过减少易分类样本的权重，从而使得模型在训练时更专注于难分类的样本。
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