Yolo损失函数的发展历程

Yolo（You Only Look Once）是一种目标检测算法，通过将整个图像作为输入，直接输出图像中所有目标的边界框和类别。在Yolo的发展历程中，其损失函数也经历了多次变化和改进。

第一个Yolo版本（Yolo v1）使用的是均方误差（MSE）损失函数，这个损失函数计算预测框与真实框之间的均方误差，因此在目标边界框位置精度上表现较差。

Yolo v2中引入了新的损失函数，称为“交叉熵损失函数”，它能够更好地处理类别不平衡问题，同时也考虑了目标框位置和大小的差异。同时引入了Anchor Boxes，可以更好地适应不同比例和形状的目标。

Yolo v3中又引入了一种新的损失函数——Focal Loss，这个损失函数在处理难以分类的样本时效果更好。此外，Yolo v3还使用了多尺度检测和多级边界框来提升检测精度。

最新的Yolo v4中，采用了CIOU（Complete Intersection over Union）损失函数，能够更好地处理目标框之间的重合问题，同时采用了Swish激活函数和SPP（Spatial Pyramid Pooling）结构，进一步提升了检测精度。