yolov3的损失函数
时间: 2023-10-04 07:14:33 浏览: 25
YOLOv3的损失函数是多项式损失函数(polynomial loss function),其总体损失函数包含三个部分:物体性损失、无物体性损失和分类损失。
物体性损失用于度量预测边界框和实际边界框之间的差异。它包含两个部分:坐标损失和目标置信度损失。坐标损失使用均方误差(MSE)来度量预测边界框和实际边界框之间的差异。目标置信度损失使用二元交叉熵损失函数来度量预测目标和实际目标之间的差异。
无物体性损失用于惩罚预测的边界框与实际目标之间的重叠度(IoU)较低的情况。它只包含目标置信度损失,使用二元交叉熵损失函数。
分类损失用于度量预测类别和实际类别之间的差异。它使用交叉熵损失函数。
具体地,YOLOv3的总体损失函数为:
$$\lambda_{coord} \sum_{i=0}^{S^2}\sum_{j=0}^{B}[c_i^j \cdot (x_i-\hat{x_i^j})^2 + (y_i-\hat{y_i^j})^2 + (\sqrt{w_i}-\sqrt{\hat{w_i^j}})^2 + (\sqrt{h_i}-\sqrt{\hat{h_i^j}})^2]$$
$$+ \lambda_{obj} \sum_{i=0}^{S^2}\sum_{j=0}^{B}[(1-c_i^j) \cdot (\hat{p_i^j} \cdot log(p_i^j) + (1-\hat{p_i^j}) \cdot log(1-p_i^j))]$$
$$+ \sum_{i=0}^{S^2}\sum_{j=0}^{B}c_i^j \cdot (\sum_{c\in classes}(p_i(c)-\hat{p_i}(c))^2)$$
其中,$S$是输入图像的网格大小,$B$是每个网格预测的边界框数量,$c_i^j$表示网格$(i,j)$是否包含物体,$x_i,y_i,w_i,h_i$表示预测边界框的中心坐标和宽高,$\hat{x_i^j},\hat{y_i^j},\hat{w_i^j},\hat{h_i^j}$表示实际边界框的中心坐标和宽高,$p_i^j$表示预测边界框包含物体的置信度,$\hat{p_i^j}$表示实际边界框是否包含物体,$p_i(c)$表示预测类别为$c$的概率,$\hat{p_i}(c)$表示实际类别为$c$的概率,$\lambda_{coord}$和$\lambda_{obj}$是用于平衡损失函数不同部分的权重系数。