yolov7用的loss
时间: 2023-09-19 09:08:18 浏览: 51
引用<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [yolov7检测算法Loss总结](https://blog.csdn.net/geek0105/article/details/129549229)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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相关问题
yolov7 focal loss
引用\[2\]中提到了BCEBlurWithLogitsLoss,这是BCE函数的一个变种,旨在减弱missing样本(存在目标但没有标注出来)带来的负面影响。通过降低missing样本loss的权重,降低其在反向传播中的比重,从而降低missing样本的负面影响。然而,这可能导致模型无法区分目标和混淆目标,从而提高混淆目标的误检率。
引用\[3\]中提到了QFocalLoss,它是在现有的loss_fcn上包装了Quality focal loss。Quality focal loss是一种针对目标检测任务的损失函数,它结合了Focal Loss和BCEWithLogitsLoss。通过引入gamma和alpha参数,Quality focal loss可以调整正负样本的权重,从而提高模型对难以分类的样本的关注度。
至于yolov7 focal loss,根据提供的引用内容中没有提到yolov7 focal loss的具体定义和实现细节,所以无法给出关于yolov7 focal loss的具体回答。如果您有关于yolov7 focal loss的更多信息或引用,请提供给我,我将尽力为您提供更详细的答案。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [yolov7检测算法Loss总结](https://blog.csdn.net/geek0105/article/details/129549229)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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yolov7loss
yolov7loss是YOLOv7模型中使用的损失函数。根据提供的引用内容,可以看出yolov7loss是由三个部分组成的:pair_wise_cls_loss、pair_wise_iou_loss和IOU_loss。pair_wise_cls_loss的维度是[8,99],而pair_wise_iou_loss和IOU_loss是之前计算得到的。根据模型的设定,这三个loss分别乘以对应的权重(lbox、lobj和lcls),然后相加得到总的损失值。最后,将损失值乘以batch_size,得到最终的loss。
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