yolov5的训练损失函数
时间: 2025-05-02 09:17:28 浏览: 31
### YOLOv5 训练中使用的损失函数详解
YOLOv5 使用了一种复合型的损失函数来优化模型性能,该损失函数由多个部分组成。总体来说,YOLOv5 的损失函数可以分为三个主要组成部分:置信度损失、分类损失以及边界框回归损失。
#### 置信度损失
对于目标检测任务而言,置信度损失用于衡量预测的目标存在与否的概率估计准确性。在 YOLOv5 中采用二元交叉熵作为置信度损失计算方法[^1]:
\[ L_{conf} = \sum_i{t_i\left(C_i-\hat C_i\right)^2} \]
其中 \( t_i \) 表示真实标签中的置信度值;\(C_i\) 是网络输出的预测置信度;而 \(\hat C_i\) 则代表经过激活后的最终预测结果。
#### 分类损失
当有多个类别时,还需要考虑不同物体类型的识别精度问题。因此引入了多分类交叉熵损失来进行处理[^2]:
\[ L_{cls}=\frac{-1}{N}\sum^N_{n=1}\sum^K_{k=1}y_k^nlog(p_k^n+(1-y_k^n)log(1-p_k^n)) \]
这里 N 为 batch size, K 为总的类别数; \( y_k^n \) 和 \( p_k^n \) 分别表示第 n 幅图像上属于 k 类别的 ground truth 及其对应的预测概率分布。
#### 边界框回归损失
为了提高定位精度,在训练过程中加入了 IoU (Intersection over Union) 形式的边界框回归损失项。具体实现方式采用了 GIoU 或 CIoU 来替代传统的 MSE 损失,从而更好地反映两个矩形之间的重叠程度[^3]:
\[L_{box}=GIoU(pred\_bbox,true\_bbox)\text { or }CIoU(pred\_bbox,true\_bbox)\]
综合以上三方面因素,得到总得损失表达式如下所示:
\[ Loss=L_{obj}*L_{conf}(pred\_confidence,target)+L_{noobj}*(1-target)*L_{conf}(pred\_confidence,0)+L_{cls}*L_{class}(pred\_classes,target)+L_{box}*L_{giou/ciou}(pred\_boxes,target) \]
```python
import torch.nn.functional as F
def compute_loss(predictions, targets):
# 假设 predictions 和 targets 已经被预处理过
obj_mask = targets[..., 4] == 1
noobj_mask = targets[..., 4] == 0
loss_conf_obj = F.mse_loss(predictions[obj_mask][..., 4], targets[obj_mask][..., 4])
loss_conf_noobj = F.mse_loss(predictions[noobj_mask][..., 4], targets[noobj_mask][..., 4])
loss_cls = F.binary_cross_entropy_with_logits(
predictions[obj_mask][..., :num_classes],
targets[obj_mask][..., :num_classes]
)
giou_loss = get_giou_loss(predictions[obj_mask][..., :4], targets[obj_mask][..., :4])
total_loss = lambda_conf * (loss_conf_obj + alpha * loss_conf_noobj) \
+ lambda_cls * loss_cls \
+ lambda_box * giou_loss
return total_loss
```
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