YOLOv5使用的是Focal Loss损失函数

### YOLOv5 中 Focal Loss 的具体实现与配置 #### 背景概述 YOLOv5 是一种高效的实时目标检测框架，在其训练过程中采用了多种优化策略来提升性能。其中，Focal Loss 是一种广泛应用于类别不平衡问题的损失函数，尤其适合解决背景类样本远多于前景类样本的情况。 #### Focal Loss 数学公式解析 Focal Loss 的核心思想在于通过调整权重因子降低简单样本对总损失的影响，从而让模型更加专注于难分类的样本。其数学表达形式为： \[ FL(p_t) = -(1-p_t)^{\gamma} \log(p_t) \] 其中 \(p_t\) 表示预测概率，\( \gamma \geq 0 \) 控制聚焦程度，而 \( \alpha \in [0,1] \) 则用于平衡正负样本之间的比例[^3]。 #### YOLOv5 中 Focal Loss 的实现方式 在 YOLOv5 的源码中，`BCEWithLogitsLoss` 结合 `Focal Loss` 实现了自定义的损失计算逻辑。以下是其实现的核心部分： ```python import torch.nn as nn class FocalLoss(nn.Module): # 定义焦点损失函数 def __init__(self, loss_fcn, gamma=1.5, alpha=0.25): super(FocalLoss, self).__init__() self.loss_fcn = loss_fcn # 基础损失函数，默认为 BCEWithLogitsLoss self.gamma = gamma # 焦点参数 γ self.alpha = alpha # 权重参数 α self.reduction = loss_fcn.reduction # 设置 reduction 方式 self.loss_fcn.reduction = 'none' # 修改基础损失函数的 reduction 属性 def forward(self, pred, true): # 计算基本交叉熵损失 loss = self.loss_fcn(pred, true) # 获取预测的概率值 p_t pred_prob = torch.sigmoid(pred) # 将 logits 转换为概率 p_t = true * pred_prob + (1 - true) * (1 - pred_prob) # 应用调制系数 (modulating factor) 和加权项 (weighting factor) alpha_factor = true * self.alpha + (1 - true) * (1 - self.alpha) modulating_factor = (1.0 - p_t) ** self.gamma loss *= alpha_factor * modulating_factor # 如果设置了 mean 或 sum，则返回对应的聚合结果 if self.reduction == 'mean': return loss.mean() elif self.reduction == 'sum': return loss.sum() else: return loss ``` 此代码片段展示了如何将标准的二元交叉熵损失 (`nn.BCEWithLogitsLoss`) 扩展为支持 Focal Loss 的版本。它通过引入两个额外参数——γ（控制难度敏感度）和α（调节正负样本权重），使得模型能够更有效地应对类别不均衡问题[^2]。 #### 配置方法 为了启用 Focal Loss，在实际应用时需修改 YOLOv5 的训练脚本或配置文件。通常情况下，可以通过以下两种途径完成设置： 1. **直接替换默认损失函数** 在训练阶段初始化网络之前，创建一个实例化的 `FocalLoss` 对象，并将其作为新的分类损失计算器传入到整个流程当中。 2. **更新 YAML 文件中的超参设定** 编辑项目根目录下的 `hyp.scratch.yaml` 或其他指定的超参数配置文档，增加关于 γ 和 α 的选项说明以便灵活调整两者数值大小适应不同数据集需求情况。 以上操作均能有效激活并利用好这一先进的技术手段进一步改善最终效果表现水平[^1]。 ---