yolov5交叉熵损失

YOLOv5使用交叉熵损失函数来训练目标检测模型。交叉熵损失函数是一种常用的分类损失函数，它可以衡量模型输出的概率分布与真实标签的差异。

在YOLOv5中，交叉熵损失函数被应用于分类和回归任务。对于分类任务，交叉熵损失函数可以衡量模型对每个类别的预测概率与真实标签的差异；对于回归任务，交叉熵损失函数可以衡量模型对边界框坐标和宽高的预测值与真实标签的差异。

具体来说，YOLOv5中的交叉熵损失函数包括三个部分：分类损失、中心点偏移损失和宽高比例损失。分类损失衡量模型对每个类别的预测概率与真实标签的差异；中心点偏移损失衡量模型对目标中心点位置的预测值与真实标签的差异；宽高比例损失衡量模型对目标宽高比例的预测值与真实标签的差异。