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YOLOv5s的损失函数

时间: 2025-02-11 10:22:32 浏览: 55

### YOLOv5s 损失函数详解 #### 分类损失 (Classification Loss) YOLOv5s 使用交叉熵损失来衡量分类准确性。该模型针对每个边界框预测多个类别概率，并利用二元交叉熵损失进行优化[^1]。 ```python def compute_loss(predictions, targets): BCEcls = nn.BCEWithLogitsLoss(pos_weight=torch.tensor([h['cls_pw']])) ... loss_cls = BCEcls(pred[:, :, 5:], tcls) # Classification loss ``` #### 定位损失 (Localization Loss) 定位损失用于评估预测框与实际目标位置之间的偏差。YOLOv5s 中采用了平滑 L1 损失(smooth L1)，这有助于减少异常值的影响并提高回归效果。 ```python BCEobj = nn.BCEWithLogitsLoss(pos_weight=torch.tensor([h['obj_pw']])) ... loss_box = smooth_L1(pred[..., :4], target_boxes) * mask # Localization loss ``` #### 置信度损失 (Confidence Loss) 置信度损失旨在区分正样本（包含物体）和负样本（背景）。为了实现这一点，YOLOv5s 利用了二元交叉熵损失，并引入了 IoU-aware 的机制以增强模型对高质量候选区域的选择能力。 ```python iou = bbox_iou(pred_boxes.T, tbox[i], x1y1x2y2=False, CIoU=True) loss_conf += BCEobj(pi[..., 4], iou.detach().clamp(0).type_as(iou)) # Confidence loss with IoU aware ``` #### Sigmoid 激活函数的作用值得注意的是，在计算上述三种类型的损失时，YOLOv5s 均使用 sigmoid 函数作为最后一层的激活函数。这样做不仅能够有效防止梯度消失现象的发生，还使得当误差较大时可以加快权重更新速度；而当误差较小时则减缓更新速率，从而促进更稳定高效的训练过程[^2]。

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