yolov5的损失函数构成

yolov5的损失函数由三个部分组成，分别是bbox回归损失、目标置信度损失和类别损失。在bbox回归损失中，使用了CIoU Loss，通过计算预测框和对应anchor box中心的偏移量以及预测框的宽高来计算损失。目标置信度损失使用了带sigmoid的二进制交叉熵函数BCEWithLogitsLoss，用于衡量预测框中是否含有目标的概率。类别损失也使用了BCEWithLogitsLoss，用于预测框中各个类别的预测值。总的来说，yolov5的损失函数综合考虑了目标的位置、置信度和类别信息，以最小化预测结果与真实标签之间的差距。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [yolo v5 损失函数分析](https://blog.csdn.net/qq_37489147/article/details/126048802)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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