yolov5s 5.0版本中 Focal Loss 的公式是什么
时间: 2024-05-28 08:13:44 浏览: 55
在 YOLOv5s 5.0 版本中,Focal Loss 的公式如下:
$FL(p_t) = -\alpha_t(1-p_t)^\gamma \log(p_t)$
其中,$p_t$ 是模型预测的概率值,$\alpha_t$ 是一个可调节的平衡因子,$\gamma$ 是一个可调整的指数参数。当真实标签为正样本时,$\alpha_t$ 取 $(1-\alpha)$,当真实标签为负样本时,$\alpha_t$ 取 $\alpha$。该公式通过引入 $\gamma$ 参数,减少了易分类样本对损失的贡献,从而使模型更加关注难分类样本。
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在yolov5s 5.0版本中有哪些损失函数
在 YOLOv5s 5.0 版本中,主要使用了三个损失函数:
1. Objectness Loss:用于计算目标存在的置信度是否正确,即预测框与真实框之间的重叠程度(IoU)是否大于一定阈值。
2. Classification Loss:用于计算目标属于哪一类别的概率是否正确,即预测类别概率与真实类别概率之间的误差。
3. Regression Loss:用于计算预测框与真实框之间的位置误差,包括中心点坐标的偏差以及宽高比的偏差。
YOLOv5s 5.0 版本中还使用了一些特殊的技巧,如 Focal Loss、CIoU Loss、Mosaic 数据增强等,以提高检测精度。
yolov5s 5.0版本中使用到的损失函数
在YOLOv5 5.0版本中,使用的损失函数是基于Focal Loss和CIoU Loss的组合。具体来说,YOLOv5使用了三个不同的损失函数:
1. Focal Loss:Focal Loss是一种针对类别不平衡的交叉熵损失函数,它可以提高对少数类别的分类精度。YOLOv5中使用的Focal Loss公式如下:
$FL(p_t) = -\alpha_t (1-p_t)^\gamma \log(p_t)$
其中,$p_t$是预测的类别概率,$\alpha_t$是类别权重,$\gamma$是Focal Loss的超参数,用于控制难易样本的权重。
2. CIoU Loss:CIoU Loss是一种基于IoU的回归损失函数,用于优化边界框的预测。与传统的IoU Loss相比,CIoU Loss考虑了边界框的长宽比和位置偏移,可以更准确地度量两个边界框之间的距离。YOLOv5中使用的CIoU Loss公式如下:
$CIoU = IoU - \frac{c^2}{\overline{ab}^2+\epsilon} - \frac{\rho(v,u)}{c^2+\epsilon}$
其中,$c$是两个边界框中心点之间的距离,$\overline{ab}$是两个边界框的长宽比的平均值,$\rho(v,u)$是两个边界框的位置偏移,$\epsilon$是一个极小值,用于避免除零错误。
3. GIoU Loss:GIoU Loss是一种基于IoU的回归损失函数,与CIoU Loss类似,但它没有考虑边界框的长宽比和位置偏移。在YOLOv5中,GIoU Loss通常用于对小目标进行训练,可以提高模型在小目标上的检测效果。YOLOv5中使用的GIoU Loss公式如下:
$GIoU = IoU - \frac{c^2}{\overline{ab}^2+\epsilon}$
其中,$c$是两个边界框中心点之间的距离,$\overline{ab}$是两个边界框的长宽比的平均值,$\epsilon$是一个极小值,用于避免除零错误。