yolov5 小目标检测 损失函数

Yolov5 使用的是一种称为 "Focal Loss" 的损失函数进行小目标检测。Focal Loss 是一种在处理高度不平衡数据时非常有效的损失函数，能够减轻易分类样本对网络权重更新的影响，使得网络更加关注难分类样本。

具体来说，Focal Loss 引入了一个衰减系数，用于调整容易分类的样本的权重。对于难分类样本，衰减系数较小，使网络更加关注这些样本；而对于容易分类的样本，衰减系数较大，减轻它们对网络训练的影响。

Focal Loss 的公式如下：

FL(p_t) = -(1 - p_t)^gamma * log(p_t)
其中，p_t 是模型对目标的预测概率，gamma 是一个可调参数，用于控制难易样本的权重分配。当 gamma = 0 时，Focal Loss 退化为普通的交叉熵损失函数。

在 Yolov5 中，使用 Focal Loss 来计算目标的分类损失和定位损失。通过最小化 Focal Loss，网络能够更好地处理小目标检测任务。