YOLOV5损失函数

YOLOv5的损失函数由三个部分组成：矩形框损失（lossrect）、置信度损失（lossobj）和分类损失（lossclc）。其中，矩形框损失使用CIOU Loss进行计算，而置信度损失和分类损失则使用二元交叉熵（BCE Loss）进行计算。损失函数的作用是衡量神经网络预测信息与期望信息（标签）之间的距离，当预测信息与期望信息越接近时，损失函数的值越小。