yolov5的loss

在yolov5中，loss起到了决定性的作用，并且与大部分传统的方法不同，它是基于网格的。在网格上生成相应的anchor框和其对应的cls以及conf，同时，box loss采用了CIOU的方式来进行回归，提高了回归的速度。为了缓解正负样本不平衡的问题，yolov5还采用了样本扩充的策略，通过划定正负样本和将gt移动的方法进行扩充正样本，使gt框的数量增加。这样的做法在一定程度上提高了检测精度。然而，对于小目标来说，这种扩充样本的方法可能存在一些问题，因此可以考虑使用其他的策略来进行样本扩充。总的来说，yolov5的代码具有很大的灵活性，可以根据不同的场景和情况选择不同的loss，以达到更好的效果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>