yolov7 损失函数
时间: 2023-09-24 20:07:22 浏览: 185
YOLOV7的损失函数是基于YOLOV3的损失函数进行修改的。YOLOV3的损失函数使用多个独立的逻辑回归损失代替了YOLOV2中的softmax损失,并去掉了对Anchor在前12800次训练轮次中的回归损失。此外,YOLOV7的损失函数还引入了一个ignore_thresh参数。
具体来说,YOLOV7中的损失函数分为两部分:主要损失函数(ComputeLossOTA)和辅助损失函数(ComputeLossAuxOTA)。主要损失函数将三个黄色框视为正样本,而辅助损失函数将黄色框和橙色框视为正样本。
总结起来,YOLOV7的损失函数是基于YOLOV3的损失函数进行改进的,通过多个逻辑回归损失来代替softmax损失,并且引入了ignore_thresh参数。此外,YOLOV7的损失函数还包括主要损失函数和辅助损失函数,分别对应不同的样本分类情况。<span class="em">1</span><span class="em">2</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【AlexeyAB DarkNet框架解析】九,YOLOV3损失函数代码详解(yolo_layer.c)](https://download.csdn.net/download/weixin_38641561/14884917)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [YOLOV7算法(三)损失函数ComputeLossOTA学习记录](https://blog.csdn.net/qq_38964360/article/details/128670312)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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