yolov5中如何增加损失函数

### 实现并集成新的损失函数到YOLOv5 在YOLOv5中添加自定义损失函数涉及修改源代码中的几个关键文件。以下是具体方法： #### 修改 `loss.py` 文件 为了引入新损失函数，需编辑位于 `models/` 目录下的 `loss.py` 文件，在其中加入所选的新损失计算逻辑[^1]。 对于希望集成如SIoU、EIoU等新型交并比（Intersection over Union, IoU）变种形式作为边界框回归项的情况，可以参照如下Python代码片段来扩展原有类： ```python class ComputeLoss: # ... 原有代码 ... def __init__(self, model, autobalance=False): super(ComputeLoss, self).__init__() device = next(model.parameters()).device # 获取设备信息 # 新增初始化部分用于支持不同的IoU损失类型 h = model.hyp # 超参数字典 if 'iou_type' not in h.keys(): h['iou_type'] = 'giou' iouv = torch.linspace(0.5, 0.95, 10).to(device) # used for CIoU and DIoU niou = iouv.numel() # 定义不同类型的IoU损失函数 from utils.metrics import box_iou, bbox_alpha_iou, diou_loss, ciou_loss, siou_loss, eiou_loss def forward(self, p, targets): # ... 省略其他不变的部分 ... tbox = targets[:, 2:6] * whwh # target boxes pi = p[i].sigmoid() # prediction sigmoid lbox += self.box_loss(pi[..., :4], tbox) # 替换原有的GIoU/DIoU/CIoU为指定的IoU版本 if self.model.nc == 1: pos_weight = torch.tensor([h['cls_pw']], device=device) BCEcls = nn.BCEWithLogitsLoss(pos_weight=pos_weight) cls_loss = BCEcls(p_cls, tobj) # class_confidence loss (BCE) bs = tobj.shape[0] # batch size loss = lbox + lobj + lcls return loss * bs, torch.cat((lbox, lobj, lcls, loss)).detach() @property def box_loss(self): hyp = self.hyp prefix = '' if hyp['iou_type'] == 'siou': return lambda b,t: siou_loss(b, t, reduction='mean', eps=1e-7)[0]*hyp['box'] elif hyp['iou_type'] == 'eiou': return lambda b,t: eiou_loss(b, t, reduction='mean', eps=1e-7)[0]*hyp['box'] else: raise ValueError(f"{prefix}Unsupported IoU type {hyp['iou_type']}!") ``` 这段代码展示了如何通过配置超参数`iou_type`来自由切换使用的IoU损失种类，并实现了相应的调用机制[^2]。 #### 更新配置文件 除了上述更改外，还需要调整训练配置文件（通常是`.yaml`格式），以便能够传递给模型有关于采用哪种特定IoU损失的信息。可以在数据集描述或超参设置里增加字段`iou_type`指明期望的形式，例如`siou`表示使用SIoU损失。 #### 测试与验证 完成以上两步操作之后，建议先运行少量迭代次数的小规模测试以确认一切正常工作；随后再进行全面实验评估新增加组件的效果优劣情况。