，YOLO 网络模型的损失函数由三部分组成：边界框预测的损失函数、目标检测的置信度损失函数和类别预测的损失函数改写

YOLO网络模型的损失函数由三部分组成：边界框预测的损失函数、目标检测的置信度损失函数和类别预测的损失函数[^1]。其中，边界框预测的损失函数用于衡量预测框与真实框之间的差异，目标检测的置信度损失函数用于衡量预测框是否包含目标物体，类别预测的损失函数用于衡量预测框所属的类别是否正确。

边界框预测的损失函数公式如下：

loss_box = lambda_coord * (x - x_true)^2 + lambda_coord * (y - y_true)^2 + lambda_coord * (w - w_true)^2 + lambda_coord * (h - h_true)^2

其中，(x, y, w, h)为预测框的中心坐标和宽高，(x_true, y_true, w_true, h_true)为真实框的中心坐标和宽高，lambda_coord为边界框预测的损失函数的权重。

目标检测的置信度损失函数公式如下：

loss_conf = lambda_noobj * (C - C_true)^2 + lambda_obj * (C - C_true)^2

其中，C为预测框的置信度，C_true为真实框的置信度，lambda_noobj和lambda_obj为目标检测的置信度损失函数的权重。

类别预测的损失函数公式如下：

loss_cls = lambda_cls * (p - p_true)^2

其中，p为预测框所属的类别概率，p_true为真实框所属的类别概率，lambda_cls为类别预测的损失函数的权重。