yolov7的损失函数构成

YoloV7的损失函数是由三个部分构成的：

1. Object Detection Loss：目标检测损失，用于预测物体的位置和类别。它由三个部分组成：坐标损失、置信度损失和类别损失。其中坐标损失是预测框的位置和大小与真实框之间的差异，置信度损失是预测框是否包含物体的置信度与真实框的交并比之间的差异，类别损失是预测框的类别与真实类别之间的差异。

2. Semantic Segmentation Loss：语义分割损失，用于预测图像中的像素属于哪个类别。它由交叉熵损失函数构成，用于度量预测像素分割类别与真实像素分割类别之间的差异。

3. Feature Embedding Loss：特征嵌入损失，用于学习特征嵌入向量的相似性。它由三个部分组成：正样本损失、负样本损失和中心损失。其中正样本损失和负样本损失用于度量预测嵌入向量与真实嵌入向量之间的差异，中心损失用于将嵌入向量聚类成类别中心，并将每个样本的嵌入向量向其聚类中心靠近。