YOLOv9改进策略【损失函数篇】| Varifocal Loss，解决密集目标检测器训练中前景和背景类别间极端不平衡的问题
一、本文介绍
本文记录的是改进YOLOv9的损失函数，将其替换成Varifocal Loss，并详细说明了优化原因，优势等。Varifocal Loss解决了现有密集目标检测器中分类分数与目标定位准确性不匹配的问题，并且避免通过预测额外的IoU分数或中心度分数来进行检测排序所带来的次优结果和额外计算负担。在改进后，模型能够更加关注高质量的正样本，有助于提高检测性能。
文章目录
- 一、本文介绍
- 二、Varifocal Loss设计原理
- 2.1 原理
- 2.2 优势
- 三、Varifocal Loss的实现代码
- 四、添加步骤
- 4.1 修改utils/loss_tal_dual.py
- 4.2 Varifocal Loss的调用
二、Varifocal Loss设计原理
VarifocalNet:一个iou感知的密集物体检测器
Varifocal Loss是作者为训练密集目标检测器以预测IoU-aware分类分数（IACS）而设计的一种新的损失函数，其设计的原理和优势如下：
2.1 原理
- 受到Focal Loss的启发，用于解决密集目标检测器训练中前景和背景类别间极端不平衡的问题。
- 定义为：