yolov7的损失函数具体是哪些
时间: 2023-12-21 20:04:38 浏览: 40
YOLOv7的损失函数主要包括三个部分:目标检测损失、分类损失和框回归损失。
1. 目标检测损失(Object Detection Loss):用于衡量预测框与真实框之间的匹配程度。YOLOv7使用IoU(Intersection over Union)作为匹配度的度量标准,计算预测框与真实框的IoU值,将IoU较高的预测框与真实框进行匹配。常用的目标检测损失函数有平方误差损失(MSE)和二值交叉熵损失(Binary Cross Entropy Loss)。
2. 分类损失(Classification Loss):用于衡量预测类别与真实类别之间的匹配程度。YOLOv7使用交叉熵损失(Cross Entropy Loss)作为分类损失函数,将预测类别与真实类别之间的差异计算出来。
3. 框回归损失(Box Regression Loss):用于衡量预测框与真实框之间的位置偏移程度。YOLOv7采用平滑L1损失(Smooth L1 Loss)作为框回归损失函数,计算预测框与真实框之间的位置偏差。
这些损失函数会被加权组合起来,形成最终的总损失函数。通过最小化总损失函数,可以使得YOLOv7在目标检测任务中获得更准确的预测结果。
相关问题
yolov7损失函数具体公式
YOLOv7是目标检测算法YOLO(You Only Look Once)的一个改进版本,其损失函数的体公式如下:
1. 边界损失(Bounding Box Loss):
YOLOv7使用方误差损失函数来度量预边界框的位置误差,公式如下:
L_{box} = \lambda_{coord} \sum_{i=0}^{S^2} \sum_{j=0}^{B} \mathbb{1ij}^{obj} [(x_i - \hat{x_i})^2 +y_i - \hat{y_i})^2]
+ \lambda_{coord} \sum_{=0}^{^2} \sum_{j=0}^{B} \mathbb{1}_{ij}^{obj} [(w_i - \hat{w_i})^2 + (h_i - \hat{h_i})^2]
其中,\lambda_{coord} 是一个用于平衡位置误差和尺寸误差的权重系数,S 是特征图的大小,B 是每个单元格预测的边界框数量,x_i、y_i、w_i、h_i 是预测边界框的中心坐标和宽高,\hat{x_i}、\hat{y_i}、\hat{w_i}、\hat{h_i} 是真实边界框的中心坐标和宽高,\mathbb{1}_{ij}^{obj} 是一个指示函数,当第 i 个单元格的第 j 个边界框与真实边界框有重叠时为 1,否则为 0。
2. 目标分类损失(Object Classification Loss):
YOLOv7使用交叉熵损失函数来度量预测目标类别的分类误差,公式如下:
L_{cls} = \sum_{i=0}^{S^2} \sum_{j=0}^{B} \mathbb{1}_{ij}^{obj} \sum_{c \in classes} (p_i(c) - \hat{p_i}(c))^2
其中,\mathbb{1}_{ij}^{obj} 是一个指示函数,当第 i 个单元格的第 j 个边界框与真实边界框有重叠时为 1,否则为 0,p_i(c) 是预测目标类别 c 的概率,\hat{p_i}(c) 是真实目标类别 c 的概率。
3. 目标置信度损失(Object Confidence Loss):
YOLOv7使用平方误差损失函数来度量预测目标置信度的误差,公式如下:
L_{obj} = \sum_{i=0}^{S^2} \sum_{j=0}^{B} \mathbb{1}_{ij}^{obj} (C_i - \hat{C_i})^2
+ \lambda_{noobj} \sum_{i=0}^{S^2} \sum_{j=0}^{B} \mathbb{1}_{ij}^{noobj} (C_i - \hat{C_i})^2
其中,\mathbb{1}_{ij}^{obj} 是一个指示函数,当第 i 个单元格的第 j 个边界框与真实边界框有重叠时为 1,否则为 0,C_i 是预测目标置信度,\hat{C_i} 是真实目标置信度,\mathbb{1}_{ij}^{noobj} 是一个指示函数,当第 i 个单元格的第 j 个边界框没有与任何真实边界框有重叠时为 1,否则为 0,\lambda_{noobj} 是一个用于平衡有目标和无目标置信度误差的权重系数。
综合以上三个损失函数,YOLOv7的总损失函数为:
L = L_{box} + L_{cls} + L_{obj}
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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