yolov5s 5.0版本中使用到的损失函数

在YOLOv5 5.0版本中，使用的损失函数是基于Focal Loss和CIoU Loss的组合。具体来说，YOLOv5使用了三个不同的损失函数：

1. Focal Loss：Focal Loss是一种针对类别不平衡的交叉熵损失函数，它可以提高对少数类别的分类精度。YOLOv5中使用的Focal Loss公式如下：

$FL(p_t) = -\alpha_t (1-p_t)^\gamma \log(p_t)$

其中，$p_t$是预测的类别概率，$\alpha_t$是类别权重，$\gamma$是Focal Loss的超参数，用于控制难易样本的权重。

2. CIoU Loss：CIoU Loss是一种基于IoU的回归损失函数，用于优化边界框的预测。与传统的IoU Loss相比，CIoU Loss考虑了边界框的长宽比和位置偏移，可以更准确地度量两个边界框之间的距离。YOLOv5中使用的CIoU Loss公式如下：

$CIoU = IoU - \frac{c^2}{\overline{ab}^2+\epsilon} - \frac{\rho(v,u)}{c^2+\epsilon}$

其中，$c$是两个边界框中心点之间的距离，$\overline{ab}$是两个边界框的长宽比的平均值，$\rho(v,u)$是两个边界框的位置偏移，$\epsilon$是一个极小值，用于避免除零错误。

3. GIoU Loss：GIoU Loss是一种基于IoU的回归损失函数，与CIoU Loss类似，但它没有考虑边界框的长宽比和位置偏移。在YOLOv5中，GIoU Loss通常用于对小目标进行训练，可以提高模型在小目标上的检测效果。YOLOv5中使用的GIoU Loss公式如下：

$GIoU = IoU - \frac{c^2}{\overline{ab}^2+\epsilon}$

其中，$c$是两个边界框中心点之间的距离，$\overline{ab}$是两个边界框的长宽比的平均值，$\epsilon$是一个极小值，用于避免除零错误。