YOLOv5中用什么损失函数计算定位损失

在YOLOv5中，定位损失是通过计算坐标预测与真实坐标之间的差异来得到的。YOLOv5使用的定位损失函数是平方误差损失函数（Mean Squared Error，MSE），公式如下：

$$
L_{coord}=\lambda_{coord}\sum_{i=0}^{S^2}\sum_{j=0}^{B}\mathbb{1}_{ij}^{obj}\left[(x_i-\hat{x_i})^2+(y_i-\hat{y_i})^2\right]
$$

其中，$S$是预测的网格数量，$B$是每个网格预测的边界框数量，$\mathbb{1}_{ij}^{obj}$是一个指示函数，当第$i$个网格的第$j$个边界框与真实框重叠时，其值为1，否则为0。

$x_i$和$y_i$是预测边界框的中心坐标，$\hat{x_i}$和$\hat{y_i}$是真实边界框的中心坐标。$\lambda_{coord}$是一个调节参数，用于平衡定位损失和分类损失。