yolov4损失函数总公式
时间: 2023-08-11 21:09:04 浏览: 73
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。
相关问题
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。
yolov7损失函数具体公式
YOLOv7是目标检测算法YOLO(You Only Look Once)的一个改进版本,其损失函数的体公式如下:
1. 边界损失(Bounding Box Loss):
YOLOv7使用方误差损失函数来度量预边界框的位置误差,公式如下:
L_{box} = \lambda_{coord} \sum_{i=0}^{S^2} \sum_{j=0}^{B} \mathbb{1ij}^{obj} [(x_i - \hat{x_i})^2 +y_i - \hat{y_i})^2]
+ \lambda_{coord} \sum_{=0}^{^2} \sum_{j=0}^{B} \mathbb{1}_{ij}^{obj} [(w_i - \hat{w_i})^2 + (h_i - \hat{h_i})^2]
其中,\lambda_{coord} 是一个用于平衡位置误差和尺寸误差的权重系数,S 是特征图的大小,B 是每个单元格预测的边界框数量,x_i、y_i、w_i、h_i 是预测边界框的中心坐标和宽高,\hat{x_i}、\hat{y_i}、\hat{w_i}、\hat{h_i} 是真实边界框的中心坐标和宽高,\mathbb{1}_{ij}^{obj} 是一个指示函数,当第 i 个单元格的第 j 个边界框与真实边界框有重叠时为 1,否则为 0。
2. 目标分类损失(Object Classification Loss):
YOLOv7使用交叉熵损失函数来度量预测目标类别的分类误差,公式如下:
L_{cls} = \sum_{i=0}^{S^2} \sum_{j=0}^{B} \mathbb{1}_{ij}^{obj} \sum_{c \in classes} (p_i(c) - \hat{p_i}(c))^2
其中,\mathbb{1}_{ij}^{obj} 是一个指示函数,当第 i 个单元格的第 j 个边界框与真实边界框有重叠时为 1,否则为 0,p_i(c) 是预测目标类别 c 的概率,\hat{p_i}(c) 是真实目标类别 c 的概率。
3. 目标置信度损失(Object Confidence Loss):
YOLOv7使用平方误差损失函数来度量预测目标置信度的误差,公式如下:
L_{obj} = \sum_{i=0}^{S^2} \sum_{j=0}^{B} \mathbb{1}_{ij}^{obj} (C_i - \hat{C_i})^2
+ \lambda_{noobj} \sum_{i=0}^{S^2} \sum_{j=0}^{B} \mathbb{1}_{ij}^{noobj} (C_i - \hat{C_i})^2
其中,\mathbb{1}_{ij}^{obj} 是一个指示函数,当第 i 个单元格的第 j 个边界框与真实边界框有重叠时为 1,否则为 0,C_i 是预测目标置信度,\hat{C_i} 是真实目标置信度,\mathbb{1}_{ij}^{noobj} 是一个指示函数,当第 i 个单元格的第 j 个边界框没有与任何真实边界框有重叠时为 1,否则为 0,\lambda_{noobj} 是一个用于平衡有目标和无目标置信度误差的权重系数。
综合以上三个损失函数,YOLOv7的总损失函数为:
L = L_{box} + L_{cls} + L_{obj}