YOLOv7 中使用 Focal Loss 损失函数

是的，YOLOv7使用了Focal Loss作为其主要的损失函数。Focal Loss是一种针对目标检测问题的损失函数，旨在解决目标类别不平衡的情况。在目标检测问题中，通常存在一些常见的类别和一些不常见的类别，这些不常见的类别可能会被忽略或被错误地分类为常见类别。Focal Loss通过对那些难以分类的样本施加更高的权重来解决这个问题，从而有效地改善了目标检测的性能。

具体来说，在YOLOv7中，Focal Loss通过以下方式计算每个样本的损失值：

$L_{focal} = -\alpha (1-p_t)^\gamma log(p_t)$

其中，$p_t$表示模型预测为正样本的概率；$\alpha$是一个平衡因子，用于平衡正负样本的数量；$\gamma$是一个定制的指数，用于调整难以分类的样本的权重。

通过使用Focal Loss作为损失函数，YOLOv7能够更好地处理目标检测中的类别不平衡问题，并实现更准确和鲁棒的检测结果。