yolov4损失函数总公式

Yolov4的总损失函数公式如下：

总损失函数 = 位置损失 +别损失 + 目标置信损失

位置损 (Localization Loss) 使用均方差损失函数来度量预测框位置的准确性。它衡量预测框的中心点坐标和宽高的差异。

类别损失 (Classification Loss) 使用交叉熵损失函数来度量预测框中目标类别的准确性。它衡量了预测框中目标类别的概率分布与实际类别的差异。

目标置信度损失 (Objectness Loss) 使用二元交叉熵损失函数来度量预测框是否包含目标的准确性。它衡量了预测框中目标存在与否的概率与实际情况的差异。

这些损失函数的权重可以根据具体任务进行调整，通常会使用权重系数来平衡各个损失项的贡献。

请注意，Yolov4还引入了一些其他的技巧和改进，例如使用多尺度训练、数据增强、基于IoU的目标筛选等。这些技术可以提升YOLO算法的性能。