yolov1的分类误差计算公式

YoloV1是一个目标检测算法，不是分类算法，因此不存在分类误差计算公式。它的损失函数是基于目标检测的平均坐标误差和置信度误差，具体公式如下：

$L=\lambda_{coord}\sum_{i=0}^{S^2}\sum_{j=0}^{B}{\mathbb{1}_i^obj\left[({x_i}-\hat{x_i})^2+({y_i}-\hat{y_i})^2\right]}$

$+\lambda_{coord}\sum_{i=0}^{S^2}\sum_{j=0}^{B}{\mathbb{1}_i^{obj}\left[({\sqrt{w_i}}-\sqrt{\hat{w_i}})^2+({\sqrt{h_i}}-\sqrt{\hat{h_i}})^2\right]}$

$+\sum_{i=0}^{S^2}\sum_{j=0}^{B}{\mathbb{1}_i^{obj}\left(C_i-\hat{C_i}\right)^2}$

$+\lambda_{noobj}\sum_{i=0}^{S^2}\sum_{j=0}^{B}{\mathbb{1}_i^{noobj}\left(C_i-\hat{C_i}\right)^2}$

$+\sum_{i=0}^{S^2}\mathbb{1}_i^{obj}\sum_{c\in classes}\left(p_i(c)-\hat{p_i}(c)\right)^2$

其中，$S$是网格数量，$B$是每个网格负责预测的边界框数量，$C_i$表示网格$i$是否包含目标，$\hat{C_i}$表示网络预测的$i$号网格是否包含目标，$p_i(c)$表示在$i$号网格中，预测类别为$c$的概率，$\hat{p_i}(c)$表示网络预测的$i$号网格中类别为$c$的概率，$\lambda_{coord}$和$\lambda_{noobj}$是损失函数中的超参数，分别用于平衡坐标误差和置信度误差。