yolov5损失函数公式
时间: 2023-09-27 20:11:43 浏览: 110
YoloV5中使用的损失函数是基于交叉熵损失和均方误差损失的组合。具体公式如下:
总损失函数 = 检测损失函数 + 分类损失函数 + 框回归损失函数
检测损失函数 = lambda_obj * (obj_loss + noobj_loss)
分类损失函数 = lambda_cls * cls_loss
框回归损失函数 = lambda_box * box_loss
其中,lambda_obj、lambda_cls 和 lambda_box 是权重系数,用于调整不同损失函数对总损失函数的影响。
obj_loss 表示目标物体的检测损失,noobj_loss 表示背景物体的检测损失。
cls_loss 表示分类损失,用于计算预测的类别与实际类别之间的差异。
box_loss 表示框回归损失,用于计算预测的边界框与实际边界框之间的差异。
总体而言,YoloV5的损失函数主要是通过不同的权重系数来平衡目标检测、分类和框回归三个方面的损失。这样可以更好地训练模型,提高检测精度。
相关问题
yolov5损失函数公式讲解
yolov5的损失函数包括三个部分:分类损失、定位损失和目标损失。其中分类损失和定位损失使用了交叉熵损失函数,目标损失使用了二元交叉熵损失函数。具体公式如下:
分类损失:$-\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}\sum_{j=1}^{S}\sum_{c=1}^{C}[y_{ij}=c]\log(\hat{y}_{ij}^c)$
定位损失:$-\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}\sum_{j=1}^{S}\sum_{k=1}^{B}[t_{ij}^{k}=1]\left[\lambda_{coord}\left(\left(x_{ij}^{k}-\hat{x}_{ij}^{k}\right)^2+\left(y_{ij}^{k}-\hat{y}_{ij}^{k}\right)^2\right)+\lambda_{coord}\left(\left(\sqrt{w_{ij}^{k}}-\sqrt{\hat{w}_{ij}^{k}}\right)^2+\left(\sqrt{h_{ij}^{k}}-\sqrt{\hat{h}_{ij}^{k}}\right)^2\right)\right]$
目标损失:$-\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}\sum_{j=1}^{S}\sum_{k=1}^{B}[t_{ij}^{k}=1]\log(\hat{p}_{i,j,k})-\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}\sum_{j=1}^{S}\sum_{k=1}^{B}[t_{ij}^{k}=0]\log(1-\hat{p}_{i,j,k})$
其中,$N$表示样本数,$S$表示特征图大小,$C$表示类别数,$B$表示每个格子预测的边框数,$y_{ij}$表示第$i$个样本在第$j$个格子中的真实类别,$\hat{y}_{ij}^c$表示第$i$个样本在第$j$个格子中预测为第$c$类的概率,$t_{ij}^k$表示第$i$个样本在第$j$个格子中第$k$个边框是否包含目标,$\hat{x}_{ij}^k$、$\hat{y}_{ij}^k$、$\hat{w}_{ij}^k$、$\hat{h}_{ij}^k$分别表示第$i$个样本在第$j$个格子中第$k$个边框的预测位置和大小,$x_{ij}^k$、$y_{ij}^k$、$w_{ij}^k$、$h_{ij}^k$分别表示第$i$个样本在第$j$个格子中第$k$个边框的真实位置和大小,$\hat{p}_{i,j,k}$表示第$i$个样本在第$j$个格子中第$k$个边框包含目标的概率预测值。其中,$\lambda_{coord}$是一个系数,用于平衡定位损失和目标损失的权重。
yolov4损失函数公式
Yolov4的损失函数由多个部分组成,包括目标检测损失、分类损失和边界框回归损失。具体的损失函数公式如下:
1. 目标检测损失(Object Detection Loss):
- 损失函数公式:`Lobj = λcoord * Lcoord + Lobj_cls + λnoobj * Lnoobj`
- 其中,`Lcoord` 表示边界框坐标回归损失,`Lobj_cls` 表示目标类别分类损失,`Lnoobj` 表示非目标类别分类损失。
- `λcoord` 和 `λnoobj` 是用于平衡不同损失项的权重。
2. 边界框回归损失(Bounding Box Regression Loss):
- 损失函数公式:`Lcoord = λcoord * ∑[i=0 to S^2] ∑[j=0 to B] (x_i - x̂_i)^2 + (y_i - ŷ_i)^2 + λcoord * (√w_i - √ŵ_i)^2 + (√h_i - √ĥ_i)^2`
- 其中,`(x_i, y_i)` 表示真实边界框的中心点坐标,`(x̂_i, ŷ_i)` 表示预测边界框的中心点坐标,`(w_i, h_i)` 表示真实边界框的宽度和高度,`(ŵ_i, ĥ_i)` 表示预测边界框的宽度和高度。
3. 目标类别分类损失(Object Class Classification Loss):
- 损失函数公式:`Lobj_cls = ∑[i=0 to S^2] ∑[j=0 to B] ∑[c∈C] (p_i(c) - p̂_i(c))^2`
- 其中,`p_i(c)` 表示真实目标类别的概率,`p̂_i(c)` 表示预测目标类别的概率。
4. 非目标类别分类损失(Non-object Class Classification Loss):
- 损失函数公式:`Lnoobj = ∑[i=0 to S^2] ∑[j=0 to B] (p_i(obj) - p̂_i(obj))^2`
- 其中,`p_i(obj)` 表示真实目标存在的概率,`p̂_i(obj)` 表示预测目标存在的概率。
总的损失函数由以上部分相加得到,其中包括了目标检测损失、分类损失和边界框回归损失。