YOLOv5的损失函数

YOLOv5的损失函数包括分类损失、定位损失和置信度损失。分类损失用于衡量模型对目标类别的分类准确性，定位损失用于衡量模型对目标位置的准确性，而置信度损失用于衡量模型对目标存在与否的判断准确性。

在YOLOv5中，分类损失和置信度损失使用的是二元交叉熵（Binary Cross Entropy），而定位损失使用的是CIOU Loss（Complete Intersection over Union Loss）。

综上所述，YOLOv5的损失函数包括分类损失、定位损失和置信度损失，其中分类损失和置信度损失使用的是二元交叉熵，定位损失使用的是CIOU Loss。