yolov7的坐标回归损失函数
时间: 2023-09-27 15:11:42 浏览: 43
YoloV7 的坐标回归损失函数是基于 Smooth L1 损失函数设计的。它用来衡量预测框的坐标偏差,同时考虑了对小偏差的鲁棒性和对大偏差的惩罚。具体公式如下:
L_{coord} = \lambda_{coord} \sum_{i=0}^{S^2} \sum_{j=0}^{B} \mathbb{1}_{ij}^{obj} \left[ \mathrm{SmoothL1}(x_i,y_i-\hat{x}_i,\hat{y}_i) \right]
其中,\mathbb{1}_{ij}^{obj} 表示第 i 个格子中第 j 个边界框是正样本的指示函数,\hat{x}_i,\hat{y}_i 表示预测框的中心点坐标相对于该格子左上角的偏移量,x_i,y_i 表示真实框的中心点坐标相对于该格子左上角的偏移量,\mathrm{SmoothL1} 表示 Smooth L1 损失函数,\lambda_{coord} 是坐标回归损失的权重系数,S 是特征图的大小,B 是每个格子预测的边界框数目。
相关问题
yolov7加入损失函数
在Yolov7中,损失函数主要由三个部分组成:目标置信度损失、类别置信度损失和坐标回归损失。根据引用中的描述,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。这些权重是根据实际情况进行调整的。在计算损失函数时,将这三个部分的损失值相加,并取平均值。具体的计算方法可能涉及到使用torch.nn.BCELoss()和torch.nn.BCEWithLogitsLoss()等函数。
yolov7的损失函数iou
Yolov7的损失函数中使用了IoU(Intersection over Union)作为评价指标。IoU是指预测框与真实框的交集面积与并集面积的比值,用于衡量预测框与真实框的匹配程度。在Yolov7中,对于每个预测框,都会计算其与所有真实框的IoU值,然后选择IoU值最大的真实框作为该预测框的匹配真实框。匹配成功的预测框会被视为正样本,未匹配成功的预测框会被视为负样本。在损失函数中,只计算正样本的损失,包括种类损失、置信度损失和坐标回归损失。其中,种类损失和置信度损失都使用了BCEWithLogitsLoss()函数,坐标回归损失使用了SmoothL1Loss()函数。