yolov5 6.0版本输出端的损失函数

YOLOv5 6.0版本的损失函数包括三个部分：

1. Objectness Loss（目标性损失）：用于检测目标是否存在。该损失函数使用二元交叉熵（binary cross-entropy）来计算目标性损失。

2. Classification Loss（分类损失）：用于分类目标的类别。该损失函数使用交叉熵（cross-entropy）来计算分类损失。

3. Regression Loss（回归损失）：用于定位目标的位置。该损失函数使用平方误差（mean square error）来计算回归损失。

综合以上三个部分，YOLOv5 6.0版本的总损失函数为：

Total Loss = λobj * Objectness Loss + λcls * Classification Loss + λreg * Regression Loss

其中，λobj、λcls和λreg是超参数，用于调整不同部分损失函数的权重。