YOLOV7损失函数

YOLOV7的损失函数包括目标置信度损失、类别置信度损失和坐标回归损失。在YOLOV7中，目标置信度损失的权重为0.1，类别置信度损失的权重为0.125，坐标回归损失的权重为0.05。这些损失函数的计算方式与YOLOV5保持一致。目标置信度损失和类别置信度损失使用的是带log的二值交叉熵损失（BCEWithLogitsLoss），而坐标回归损失使用的是CIoU损失。具体的计算方法可以参考YOLOV7的源代码中的utils/loss.py文件中的ComputeLossOTA函数，并结合配置文件中的权重设置进行理解。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Yolov7学习笔记（六）损失函数计算](https://blog.csdn.net/weixin_55224780/article/details/130077259)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [目标检测算法——YOLOV7——详解](https://blog.csdn.net/u012863603/article/details/126118799)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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