yolov5的损失函数参数含义

根据引用\[2\]中提到的内容，Yolov3的损失函数主要包括三个部分：

1. 对于正例，损失函数计算bounding box和ground truth之间位置坐标（x，y）和大小（w，h）的差异，使用均方误差（MSE）损失函数进行计算。

2. 对于正例和负例，损失函数计算置信度和真实值之间的交叉熵损失。

3. 对于正例，损失函数计算80个类别维度与目标的one-hot向量之间的交叉熵损失。

因此，Yolov3的损失函数参数含义包括位置坐标（x，y）和大小（w，h）的差异、置信度和真实值之间的交叉熵，以及类别维度与目标的one-hot向量之间的交叉熵。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【yolov3损失函数】](https://blog.csdn.net/weixin_42483745/article/details/125193762)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [YOLOv3损失函数学习记录](https://blog.csdn.net/derval/article/details/118701561)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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