yolov7中置信度怎么来的

很抱歉，目前并没有 YOLOv7 这个版本，可能是您听错了或者是有人自己修改了 YOLOv5 的代码并称之为 YOLOv7。不过，YOLOv5 中的置信度是通过对每个检测框进行分类和回归得到的。具体来说，YOLOv5 使用了一个骨干网络和三个输出层来预测检测框的位置、类别和置信度。其中，置信度是通过对每个检测框进行二分类得到的，即判断该框是否包含目标物体。如果包含，则置信度为该框包含目标物体的概率，否则为0。

相关问题

YOLOv2中置信度 计算

在YOLOv2中，置信度（confidence）是指检测框中包含目标的概率，其计算方式如下：

首先，对于每个网格，YOLOv2会输出多个边界框（bounding boxes），每个边界框包含5个值，分别为x、y、w、h和confidence。

其中，x和y是边界框的中心点坐标相对于当前网格左上角坐标的偏移量，w和h是边界框的宽和高相对于整个图像的比例。confidence是指边界框中包含目标的概率，其值为0到1之间的浮点数。

具体地，confidence的计算方式为：

1. 对于每个边界框，计算其包含目标的概率（即objectness score），记为p_obj。
2. 对于每个边界框，计算其与真实边界框的重合程度（即IoU），记为IoU。
3. 如果该边界框与任意一个真实边界框的IoU大于一定阈值（如0.6），则认为该边界框包含目标，将p_obj设为1；否则，将p_obj设为0。
4. 最终的confidence就等于p_obj与边界框的宽和高的平方根的乘积。即confidence = p_obj * sqrt(w) * sqrt(h)。

需要注意的是，YOLOv2同时输出多个边界框，并且每个边界框都有自己的confidence值。因此，在后续的非极大值抑制（NMS）过程中，需要根据所有边界框的confidence值来进行排序和筛选。

YOLOv7的置信度与分类损失是什么

YOLOv7是一种目标检测模型，它的置信度（confidence）是指模型对于检测出的物体边界框的预测可靠程度，通常是用一个0到1之间的值来表示。如果置信度越高，则表示模型越自信地认为物体边界框的预测是准确的。

分类损失（classification loss）是指模型在分类任务中的预测结果与真实标签之间的差异，通常是使用交叉熵损失函数来计算。在YOLOv7中，分类损失用于衡量模型对于检测出的物体类别的预测准确程度。如果分类损失越低，则表示模型对于物体类别的预测越准确。