yolox的损失函数详解
时间: 2023-11-26 14:48:56 浏览: 70
yolox的损失函数主要包括分类损失和定位损失。分类损失是通过计算预测类别与真实类别之间的交叉熵损失来衡量分类的准确性。定位损失则是通过计算预测框与真实框之间的差异来衡量定位的准确性。
具体来说,对于分类损失,yolox使用了二元交叉熵损失函数。首先,将预测的类别概率进行平方根处理,然后与真实的类别标签进行比较,计算二元交叉熵损失。这个损失函数会对每个样本的分类结果进行计算,并将所有样本的损失值进行求和。
对于定位损失,yolox采用了Anchor free的方式。网络最后输出的特征向量的维度是85*8400,其中每个特征向量包含了预测框的中心点坐标、宽高值以及置信度。定位损失只关注正样本,通过将实际标注框的中心点坐标和宽高值代入损失函数,反求出预测框的中心点坐标和宽高值。然后计算预测框与真实框之间的差值的平方和,并除以正样本的总数,得到定位损失。
综上所述,yolox的损失函数包括分类损失和定位损失,通过计算交叉熵损失和差值的平方和来衡量分类和定位的准确性。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [yolox知识点](https://blog.csdn.net/sinat_39307513/article/details/119751702)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [YOLO系列损失函数详解](https://blog.csdn.net/m0_56247038/article/details/125981901)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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