yolo11obb损失函数

### YOLO11obb 损失函数详解

YOLO11obb作为Ultralytics YOLO系列中的先进版本，在损失函数设计上继承并优化了前代的优点。对于目标检测任务而言，损失函数通常由分类损失、定位损失以及正则化项构成。

#### 分类损失
在YOLO11obb中，为了提高类别预测的准确性，采用了交叉熵损失来衡量模型输出的概率分布与真实标签之间的差异。这种损失函数有助于使模型学习到不同类别间的区别特征[^2]。

import torch.nn.functional as F

def classification_loss(predictions, targets):
    return F.cross_entropy(predictions, targets)

#### 定位损失
针对边界框位置回归问题，YOLO11obb引入了多种类型的定位损失以适应不同的应用场景需求。具体来说，除了传统的平方误差损失外，还支持绝对误差损失等选项。这些损失形式的选择取决于特定的数据集特性及任务要求，并通过调节相应的权重参数实现最佳效果[^1]。

def localization_loss(pred_boxes, true_boxes, loss_type='mse'):
    if loss_type == 'mse':
        return F.mse_loss(pred_boxes, true_boxes)
    elif loss_type == 'l1':
        return F.l1_loss(pred_boxes, true_boxes)

#### 正则化项
为了避免过拟合现象的发生，增强泛化能力，YOLO11obb同样加入了L2正则化项至总损失之中。这一步骤可以有效地约束网络参数规模，促使模型更加稳健地工作于未知样本之上。

def regularization_term(model_params, weight_decay=0.0005):
    l2_reg = sum(p.pow(2.0).sum() for p in model_params)
    return weight_decay * l2_reg

最终，总的损失函数是由上述三部分加权求和得到的结果：

\[ \text{Total Loss} = \lambda_{cls}\cdot\text{Classification Loss} + \lambda_{loc}\cdot\text{Localization Loss} + \lambda_{reg}\cdot\text{Regularization Term} \]

其中，$\lambda_{cls}$、$\lambda_{loc}$ 和 $\lambda_{reg}$分别代表各分量对应的超参数系数，用于平衡各项贡献比例。