YOLOv5有Sigmoid激活函数吗

YOLOv5使用的是Mish激活函数，而不是Sigmoid激活函数。Mish激活函数是一种新的激活函数，它在一定程度上能够提高模型的精度。Mish激活函数的公式为：f(x) = x * tanh(ln(1 + e^x))。相比于Sigmoid函数，Mish函数具有更大的非线性范围和更强的平滑性，可以在一定程度上缓解梯度消失问题。

相关问题

yolov5算法使用了Sigmoid激活函数吗

不完全是。在YOLOv5中，使用了Sigmoid函数来对边界框的中心坐标和高度宽度进行预测，但对于类别预测，使用的是softmax函数。此外，在YOLOv5中还使用了Swish函数来作为激活函数。Swish函数是一种类似于Sigmoid的激活函数，但具有更好的性能。因此，YOLOv5中使用了多种激活函数。

yolov5算法中了Sigmoid激活函数的具体作用

在 YOLOv5 算法中，Sigmoid 激活函数主要用于二分类问题，例如在检测时，对于每个候选框，需要判断其是否包含目标物体。Sigmoid 函数将输入值映射到 0 到 1 之间的输出值，可以被看作是一个概率值，表示输入值属于正类的概率。在 YOLOv5 中，Sigmoid 函数被用于计算目标物体的存在概率，即将网络输出的最后一维通过 Sigmoid 函数进行激活，得到每个候选框包含目标物体的概率。这样可以对候选框进行分类，从而确定哪些候选框包含目标物体，哪些不包含。