yolov5s的损失函数

YoloV5s的损失函数采用了多个组件来计算总的损失。这些组件包括：

1. Objectness Loss：用于检测每个格子是否包含物体。使用二元交叉熵损失函数来计算。

2. Classification Loss：用于分类每个检测到的物体，使用交叉熵损失函数来计算。

3. Regression Loss：用于预测检测到的物体的边界框。使用均方误差损失函数来计算。

总的损失函数是这些组件损失函数的加权和。其中，Objectness Loss和Regression Loss的权重比Classification Loss的权重更高。具体来说，YoloV5s的损失函数公式如下：

loss = λobj * obj_loss + λcls * cls_loss + λreg * reg_loss

其中，λobj、λcls和λreg分别是Objectness Loss、Classification Loss和Regression Loss的权重。obj_loss、cls_loss和reg_loss分别是三个组件的损失函数。