yolov5默认的损失函数

yolov5默认的损失函数是使用二分类交叉熵损失函数进行分类损失的计算，并使用IoU损失函数进行边界框的损失计算。在分类损失计算中，对每个标签使用二元交叉熵，而不是使用softmax函数，以降低计算复杂度。而在边界框的损失计算中，使用IoU损失来衡量真实框和预测框之间的重叠程度，以反映它们之间的距离。这样的损失函数设计可以有效地进行目标检测任务的训练和优化。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [YOLOV5中损失函数即代码讲解](https://blog.csdn.net/m0_47831326/article/details/124341922)[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* [YOLOV5损失函数](https://blog.csdn.net/qq_35326529/article/details/128208740)[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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