yolov5 6.0版本输出端的损失函数

YOLOv5 6.0版本的输出端采用的是Focal Loss损失函数，其公式如下：

$L_{\text{Focal}}(p_t) = -\alpha_t(1-p_t)^\gamma \log(p_t)$

其中，$p_t$表示模型预测的物体存在概率，$\alpha_t$表示样本的权重，$\gamma$是一个可调参数，控制了难易样本的权重，当$\gamma=0$时，等价于使用传统的交叉熵损失函数。

Focal Loss相比于传统的交叉熵损失函数，能够更好地解决样本不平衡问题。在目标检测任务中，正样本（存在物体）数量相对于负样本（不存在物体）数量通常是很少的，这就导致了传统的交叉熵损失函数在训练过程中容易出现“易学样本”占优势的情况，导致模型难以捕捉到更加难识别的样本。而Focal Loss通过调整样本的权重，能够使模型更加关注难以识别的样本，从而提高模型的性能。