yolov1置信度误差计算公式

YOLOv1的置信度误差计算公式如下：

$$
\begin{aligned}
\lambda_{obj}^{i} \sum_{j \in pos}^{S^2} (C_{ij} - \hat{C}_{ij})^2 + \lambda_{noobj} \sum_{j \in neg}^{S^2} C_{ij}^2 \\
+ \sum_{i=0}^{S^2} \sum_{c \in classes}^{C} \lambda_{class}^{i} (p_{i,c} - \hat{p}_{i,c})^2
\end{aligned}
$$

其中，$S$为网格数量，$C$为类别数量，$pos$为包含物体的网格，$neg$为不包含物体的网格，$C_{ij}$为第$i$个网格中的置信度，$\hat{C}_{ij}$为预测值，$p_{i,c}$为第$i$个网格中类别$c$的预测概率，$\hat{p}_{i,c}$为预测值，$\lambda_{obj}$、$\lambda_{noobj}$和$\lambda_{class}$为权重。其中，$\lambda_{obj}$和$\lambda_{noobj}$的值分别为5和0.5，$\lambda_{class}$的值为1。

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yolov1的分类误差计算公式

YoloV1是一个目标检测算法，不是分类算法，因此不存在分类误差计算公式。它的损失函数是基于目标检测的平均坐标误差和置信度误差，具体公式如下：

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

$+\lambda_{coord}\sum_{i=0}^{S^2}\sum_{j=0}^{B}{\mathbb{1}_i^{obj}\left[({\sqrt{w_i}}-\sqrt{\hat{w_i}})^2+({\sqrt{h_i}}-\sqrt{\hat{h_i}})^2\right]}$

$+\sum_{i=0}^{S^2}\sum_{j=0}^{B}{\mathbb{1}_i^{obj}\left(C_i-\hat{C_i}\right)^2}$

$+\lambda_{noobj}\sum_{i=0}^{S^2}\sum_{j=0}^{B}{\mathbb{1}_i^{noobj}\left(C_i-\hat{C_i}\right)^2}$

$+\sum_{i=0}^{S^2}\mathbb{1}_i^{obj}\sum_{c\in classes}\left(p_i(c)-\hat{p_i}(c)\right)^2$

其中，$S$是网格数量，$B$是每个网格负责预测的边界框数量，$C_i$表示网格$i$是否包含目标，$\hat{C_i}$表示网络预测的$i$号网格是否包含目标，$p_i(c)$表示在$i$号网格中，预测类别为$c$的概率，$\hat{p_i}(c)$表示网络预测的$i$号网格中类别为$c$的概率，$\lambda_{coord}$和$\lambda_{noobj}$是损失函数中的超参数，分别用于平衡坐标误差和置信度误差。

yolov5训练总损失怎么计算

Yolov5的训练总损失是通过计算每个batch中所有预测框的坐标误差损失、置信度损失和分类损失的和得到的。具体地，它由如下公式计算：总损失=坐标损失+置信度损失+分类损失，其中坐标损失是通过预测的bounding box和真实bounding box的坐标之间的差异计算得到的，置信度损失是通过预测的密度以及是否存在目标计算得到的，分类损失是通过是否预测出正确的类别计算得到的。