在yolov5s的5.0版本中的损失函数

在 YOLOv5 的 5.0 版本中，损失函数主要有以下几个部分：

1. Objectness Loss：用于预测物体是否存在的二元交叉熵损失函数。

2. Classification Loss：用于预测物体类别的交叉熵损失函数。

3. Box Regression Loss：用于预测物体边界框的平滑 L1 损失函数。

4. GIoULoss：用于计算预测边界框与目标边界框之间的距离损失函数。

这些损失函数被组合成一个综合损失函数，用于训练 YOLOv5 网络。该综合损失函数可以通过调节不同部分的权重来平衡不同损失函数之间的影响。