yolov7的损失函数构成
时间: 2023-09-24 13:07:41 浏览: 60
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。
相关问题
yolov5损失函数
Yov5使用的损失函数基于目标检测任务的YOLOv3损失函数进行了改进。Yolov5的损失函数主要包括三部分:分类损失、定位损失和目标置信度损失分类损失(Class Loss):用于计算预测框中目标的类别概率的误差。Yolov5使用交叉熵损失函数来衡量预测类别和真实类别之间的差异。
定位损失(Localization Loss):用于度量预测框位置的误差。Yolov5使用均方误差(Mean Squared Error)作为定位损失函数,在预测框的中心点坐标和宽高信息之间计算差异。
目标置信度损失(Objectness Loss):用于评估预测框是否包含目标的置信度。Yolov5使用二分类交叉熵损失函数来衡量预测目标置信度和真实目标置信度之间的差异。
这些损失函数通过加权求和,最终构成了Yolov5的总体损失函数。训练过程中,模型通过优化损失函数来逐步提高目标检测的准确性和精度。
yolov5的损失函数构成
yolov5的损失函数由三个部分组成,分别是bbox回归损失、目标置信度损失和类别损失。在bbox回归损失中,使用了CIoU Loss,通过计算预测框和对应anchor box中心的偏移量以及预测框的宽高来计算损失。目标置信度损失使用了带sigmoid的二进制交叉熵函数BCEWithLogitsLoss,用于衡量预测框中是否含有目标的概率。类别损失也使用了BCEWithLogitsLoss,用于预测框中各个类别的预测值。总的来说,yolov5的损失函数综合考虑了目标的位置、置信度和类别信息,以最小化预测结果与真实标签之间的差距。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [yolo v5 损失函数分析](https://blog.csdn.net/qq_37489147/article/details/126048802)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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