yolov5s的激活函数

Yolov5s使用的激活函数主要是Mish和SiLU。其中，Mish是一种新型的激活函数，它在保持ReLU的优点的同时，还能够克服其缺点，同时还具有较好的数值稳定性和非线性表达能力；而SiLU（Sigmoid Linear Unit）是一种类似于ReLU的激活函数，但是在一些情况下可以取得更好的效果。

相关问题

yolov5s中使用的损失函数

YOLOv5s中使用了三种损失函数和一个激活函数，分别是分类损失cls_loss、定位损失box_loss、置信度损失obj_loss和sigmoid激活函数。其中，分类损失函数用于计算锚框与对应的标定分类是否正确定位，定位损失函数用于计算预测框与标定框之间的误差（GIoU），置信度损失函数用于计算网络的置信度。同时，为了解决两个物体重叠的情况，YOLOv5s引入了GIoU来维持IoU尺寸的不变性，重叠时也能保持与IoU的强关联性。此外，YOLOv5s还采用了sigmoid作为激活函数，解决了损失函数权重更新过慢的问题，具有“误差大的时候，权重更新快；误差小的时候，权重更新慢”的特点。最后，YOLOv5s还使用了交叉熵损失函数。

yolov5s.yaml

yolov5s.yaml是基于PyTorch实现的一种目标检测模型，它使用了轻量级的网络结构，可以快速地进行物体检测和识别。该模型使用了YOLOv5算法，能够实现高效、准确的检测和识别，适用于各种应用场景，如智能安防、自动驾驶等。Yolov5s.yaml的配置文件包含了模型的各种参数设置，如网络结构、卷积核大小、步幅、激活函数等，可以根据具体需求进行调整和优化。