yolov5损失函数详解

Yolov5 的损失函数是由三部分组成的，分别是分类损失、定位损失和目标检测损失。

1. 分类损失部分：使用交叉熵损失函数。对于每个物体框，计算其预测的类别概率与实际类别的交叉熵损失。

2. 定位损失部分：使用均方误差损失函数。对于每个物体框，计算其预测的位置坐标与实际位置坐标之间的均方误差。

3. 目标检测损失部分：使用 IoU（交并比）损失函数。对于每个物体框，计算其预测的边界框与实际边界框之间的 IoU 损失。

最终的总损失函数由以上三部分损失函数相加而成。

Yolov5 中采用了一种新的损失函数设计，称为 Focal Loss。Focal Loss 的设计主要是为了解决物体类别的不平衡性问题，即某些类别的样本数量较少，容易被忽略。Focal Loss 通过对于分类正确的样本降低其权重，同时提高分类错误的样本的权重，以此来解决不平衡性问题。