yolov4损失函数公式

Yolov4的损失函数由多个部分组成，包括目标检测损失、分类损失和边界框回归损失。具体的损失函数公式如下：

1. 目标检测损失（Object Detection Loss）：
- 损失函数公式：`Lobj = λcoord * Lcoord + Lobj_cls + λnoobj * Lnoobj`
- 其中，`Lcoord` 表示边界框坐标回归损失，`Lobj_cls` 表示目标类别分类损失，`Lnoobj` 表示非目标类别分类损失。
- `λcoord` 和 `λnoobj` 是用于平衡不同损失项的权重。

2. 边界框回归损失（Bounding Box Regression Loss）：
- 损失函数公式：`Lcoord = λcoord * ∑[i=0 to S^2] ∑[j=0 to B] (x_i - x̂_i)^2 + (y_i - ŷ_i)^2 + λcoord * (√w_i - √ŵ_i)^2 + (√h_i - √ĥ_i)^2`
- 其中，`(x_i, y_i)` 表示真实边界框的中心点坐标，`(x̂_i, ŷ_i)` 表示预测边界框的中心点坐标，`(w_i, h_i)` 表示真实边界框的宽度和高度，`(ŵ_i, ĥ_i)` 表示预测边界框的宽度和高度。

3. 目标类别分类损失（Object Class Classification Loss）：
- 损失函数公式：`Lobj_cls = ∑[i=0 to S^2] ∑[j=0 to B] ∑[c∈C] (p_i(c) - p̂_i(c))^2`
- 其中，`p_i(c)` 表示真实目标类别的概率，`p̂_i(c)` 表示预测目标类别的概率。

4. 非目标类别分类损失（Non-object Class Classification Loss）：
- 损失函数公式：`Lnoobj = ∑[i=0 to S^2] ∑[j=0 to B] (p_i(obj) - p̂_i(obj))^2`
- 其中，`p_i(obj)` 表示真实目标存在的概率，`p̂_i(obj)` 表示预测目标存在的概率。

总的损失函数由以上部分相加得到，其中包括了目标检测损失、分类损失和边界框回归损失。