YOLOv8损失函数公式
时间: 2023-09-25 16:09:41 浏览: 63
YOLOv8使用的损失函数包括三部分:定位误差、置信度误差和分类误差。其中,定位误差和置信度误差采用均方误差(MSE)作为损失函数,分类误差则采用交叉熵损失函数。
YOLOv8的总损失函数公式如下:
$L = \lambda_{coord} \sum_{i=0}^{S^2}\sum_{j=0}^{B} \mathbb{1}_i^obj [ (x_i - \hat{x}_i)^2 + (y_i - \hat{y}_i)^2 ]$
$+ \lambda_{coord} \sum_{i=0}^{S^2}\sum_{j=0}^{B} \mathbb{1}_i^obj [ (\sqrt{w_i} - \sqrt{\hat{w}_i})^2 + (\sqrt{h_i} - \sqrt{\hat{h}_i})^2 ]$
$+ \sum_{i=0}^{S^2}\sum_{j=0}^{B} \mathbb{1}_i^obj (C_i - \hat{C}_i)^2$
$+ \lambda_{noobj} \sum_{i=0}^{S^2}\sum_{j=0}^{B} \mathbb{1}_i^{noobj} (C_i - \hat{C}_i)^2$
$+ \sum_{i=0}^{S^2} \mathbb{1}_i^obj \sum_{c \in classes} (p_i(c) - \hat{p}_i(c))^2$
其中,$S$为网格数量,$B$为每个网格预测的边界框数量,$\mathbb{1}_i^obj$表示第$i$个网格是否包含物体,$\mathbb{1}_i^{noobj}$表示第$i$个网格是否不包含物体,$x_i,\ y_i,\ w_i,\ h_i$为第$i$个网格中第$j$个边界框的坐标和宽高,$C_i$为第$i$个网格中第$j$个边界框的置信度,$p_i(c)$为第$i$个网格中物体属于$c$类的概率,$\lambda_{coord}$和$\lambda_{noobj}$是两个超参数,用于平衡不同部分损失函数的权重。