yolov7损失函数
时间: 2023-07-29 21:09:50 浏览: 440
Yolov7的损失函数包括目标置信度损失、类别置信度损失和坐标回归损失。根据引用\[2\]中的描述,损失函数的计算方式为目标置信度损失乘以0.1,类别置信度损失乘以0.125,坐标回归损失乘以0.05,然后将三者相加得到总的损失值。其中,目标置信度损失和类别置信度损失使用的是二元交叉熵损失函数,而坐标回归损失使用的是CIOU Loss。\[1\]\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Yolov7学习笔记(六)损失函数计算](https://blog.csdn.net/weixin_55224780/article/details/130077259)[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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相关问题
yolov7 损失函数
YOLOV7的损失函数是基于YOLOV3的损失函数进行修改的。YOLOV3的损失函数使用多个独立的逻辑回归损失代替了YOLOV2中的softmax损失,并去掉了对Anchor在前12800次训练轮次中的回归损失。此外,YOLOV7的损失函数还引入了一个ignore_thresh参数。
具体来说,YOLOV7中的损失函数分为两部分:主要损失函数(ComputeLossOTA)和辅助损失函数(ComputeLossAuxOTA)。主要损失函数将三个黄色框视为正样本,而辅助损失函数将黄色框和橙色框视为正样本。
总结起来,YOLOV7的损失函数是基于YOLOV3的损失函数进行改进的,通过多个逻辑回归损失来代替softmax损失,并且引入了ignore_thresh参数。此外,YOLOV7的损失函数还包括主要损失函数和辅助损失函数,分别对应不同的样本分类情况。<span class="em">1</span><span class="em">2</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【AlexeyAB DarkNet框架解析】九,YOLOV3损失函数代码详解(yolo_layer.c)](https://download.csdn.net/download/weixin_38641561/14884917)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [YOLOV7算法(三)损失函数ComputeLossOTA学习记录](https://blog.csdn.net/qq_38964360/article/details/128670312)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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YOLOv7损失函数
YOLOv7使用的损失函数是基于YOLOv3的损失函数进行修改得到的。YOLOv7的损失函数主要由三个部分组成:分类损失、位置损失和目标置信度损失。
1. 分类损失:对于每个预测框,YOLOv7使用交叉熵损失来计算其所属的类别预测的误差。首先将每个预测框的类别预测通过softmax函数转化为概率分布,然后计算实际类别与预测类别之间的交叉熵损失。
2. 位置损失:YOLOv7使用平方差损失来衡量预测框的位置误差。具体地,对于每个预测框,将其位置坐标与真实框的位置坐标之间的差值进行平方,并进行加权求和,其中权重是根据真实框的大小进行调整的。
3. 目标置信度损失:目标置信度指示一个预测框中是否包含目标物体,YOLOv7使用二分类交叉熵损失来计算目标置信度的误差。将每个预测框的目标置信度通过sigmoid函数压缩到0到1之间,然后计算目标置信度的二分类交叉熵损失。
最终,将分类损失、位置损失和目标置信度损失加权求和得到最终的总损失。权重的选择可以通过调整超参数来进行调整,以平衡不同部分损失的重要性。