yolov5损失函数公式
时间: 2023-09-27 10:11:43 浏览: 252
YoloV5中使用的损失函数是基于交叉熵损失和均方误差损失的组合。具体公式如下:
总损失函数 = 检测损失函数 + 分类损失函数 + 框回归损失函数
检测损失函数 = lambda_obj * (obj_loss + noobj_loss)
分类损失函数 = lambda_cls * cls_loss
框回归损失函数 = lambda_box * box_loss
其中,lambda_obj、lambda_cls 和 lambda_box 是权重系数,用于调整不同损失函数对总损失函数的影响。
obj_loss 表示目标物体的检测损失,noobj_loss 表示背景物体的检测损失。
cls_loss 表示分类损失,用于计算预测的类别与实际类别之间的差异。
box_loss 表示框回归损失,用于计算预测的边界框与实际边界框之间的差异。
总体而言,YoloV5的损失函数主要是通过不同的权重系数来平衡目标检测、分类和框回归三个方面的损失。这样可以更好地训练模型,提高检测精度。
相关问题
YOLOv5损失函数公式
### YOLOv5 损失函数公式
YOLOv5 的损失函数综合了多种子项,主要包括分类损失、定位损失以及置信度损失。这些部分共同构成了总的目标检测损失函数。
#### 总损失函数
YOLOv5 的总体损失可以表示为以下形式:
\[
L_{total} = L_{box} + L_{obj} + L_{cls}
\]
其中 \(L_{box}\) 表示边界框回归的定位损失,\(L_{obj}\) 是对象置信度预测的损失,而 \(L_{cls}\) 则是类别概率预测的损失[^1]。
#### 定位损失 (\(L_{box}\))
对于边界框的位置和大小预测,通常使用 GIoU (Generalized Intersection over Union) 或 CIoU (Complete IoU) 来衡量预测框与真实框之间的匹配程度。CIoU 被认为更加有效,因为它不仅考虑了重叠区域还加入了中心点距离和宽高比例因子的影响。具体计算如下:
\[
L_{box}^{i,j} = \sum_i \lambda_{ij}(1-\text{CIoU}_{pred, target})
\]
这里 \(\lambda_{ij}\) 可能是一个平衡系数用于调整不同样本间的重要性差异[^2]。
#### 对象性损失 (\(L_{obj}\))
此部分负责评估模型是否能够准确判断某个网格单元格内是否存在目标物体。一般采用二元交叉熵作为其基础测量方式:
\[
L_{obj} = BCE(output_{objectness}, label_{objectness})
\]
当存在正样本时,label取值接近于1;反之则趋近于零[^3]。
#### 类别损失 (\(L_{cls}\))
最后,在多类别的场景下还需要优化每种类型的识别精度。这同样依赖于标准softmax后的负对数似然估计方法实现:
\[
L_{cls} = -\frac{1}{N}\sum_k y_k log(p_k)
\]
此处 k 遍历所有可能的标签种类 N ,p代表对应预测的概率分布向量[^1]。
```python
import torch.nn.functional as F
def compute_loss(preds, targets):
l_box = ... # Calculate using CIoU or similar metric
l_obj = F.binary_cross_entropy_with_logits(obj_preds, obj_targets)
l_cls = F.cross_entropy(cls_preds, cls_targets)
total_loss = l_box + l_obj + l_cls
return total_loss
```
yolov5损失函数公式讲解
yolov5的损失函数包括三个部分:分类损失、定位损失和目标损失。其中分类损失和定位损失使用了交叉熵损失函数,目标损失使用了二元交叉熵损失函数。具体公式如下:
分类损失:$-\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}\sum_{j=1}^{S}\sum_{c=1}^{C}[y_{ij}=c]\log(\hat{y}_{ij}^c)$
定位损失:$-\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}\sum_{j=1}^{S}\sum_{k=1}^{B}[t_{ij}^{k}=1]\left[\lambda_{coord}\left(\left(x_{ij}^{k}-\hat{x}_{ij}^{k}\right)^2+\left(y_{ij}^{k}-\hat{y}_{ij}^{k}\right)^2\right)+\lambda_{coord}\left(\left(\sqrt{w_{ij}^{k}}-\sqrt{\hat{w}_{ij}^{k}}\right)^2+\left(\sqrt{h_{ij}^{k}}-\sqrt{\hat{h}_{ij}^{k}}\right)^2\right)\right]$
目标损失:$-\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}\sum_{j=1}^{S}\sum_{k=1}^{B}[t_{ij}^{k}=1]\log(\hat{p}_{i,j,k})-\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}\sum_{j=1}^{S}\sum_{k=1}^{B}[t_{ij}^{k}=0]\log(1-\hat{p}_{i,j,k})$
其中,$N$表示样本数,$S$表示特征图大小,$C$表示类别数,$B$表示每个格子预测的边框数,$y_{ij}$表示第$i$个样本在第$j$个格子中的真实类别,$\hat{y}_{ij}^c$表示第$i$个样本在第$j$个格子中预测为第$c$类的概率,$t_{ij}^k$表示第$i$个样本在第$j$个格子中第$k$个边框是否包含目标,$\hat{x}_{ij}^k$、$\hat{y}_{ij}^k$、$\hat{w}_{ij}^k$、$\hat{h}_{ij}^k$分别表示第$i$个样本在第$j$个格子中第$k$个边框的预测位置和大小,$x_{ij}^k$、$y_{ij}^k$、$w_{ij}^k$、$h_{ij}^k$分别表示第$i$个样本在第$j$个格子中第$k$个边框的真实位置和大小,$\hat{p}_{i,j,k}$表示第$i$个样本在第$j$个格子中第$k$个边框包含目标的概率预测值。其中,$\lambda_{coord}$是一个系数,用于平衡定位损失和目标损失的权重。
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