yolov4 loss计算公式

最新推荐文章于 2025-03-27 13:57:13 发布
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分类专栏： loss yolov4 文章标签： 深度学习 yolov4 loss
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yolov4输出三个尺度的预测向量，计算损失时是在每一层分别计算然后求的平均值，但并不是直接除以3，具体可查看代码。以下计算每一层的loss用到的公式：
yolov4loss
在这里插入图片描述

【YOLOv8 代码解读】所有任务Loss损失代码梳理
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yolov3目标检测过程以及loss计算
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grid cell 网络拿到图像会先对图像进行特征的提取，产生13×13×255，26×26×255，52×52×255的特征图，13×13,26×26,52×52比较好理解，就是原本的图像分辨率被下采样后变小了，特征图的每一个像素点缩放后映射到原图像上形成的网格被称为grid cell，而255就是（80+5）×3，其中，80＋5是指coco数据集里的80个种类的概率以及4个确定bbox的参数（分别是框的中心坐标x,y值以及框的长和宽），和一个cof即对框内目标的置信度，数值越接近1置信度越大，也就是..
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YOLOv4_CIOU函数 该文章仅记录自己学习历程,若有问题还请指正. yolov4中使用的是CIOU计算loss,若对于IOU的各种方法不明白的还请看下这个视频:IOU计算 CIOU的公式表述如下: 各部分表述如下: p²(b,bgt):b,bgt分别代表预测框和真实框的中心点 两点的欧式距离 c:预测框与真实框最小外接矩形的对角线距离 wgt:真实框的宽 hgt:真实框的高 w:预测框的宽 h:预测框的高 下面通过python实现: 需要传入预测框和真实框的信息: def box_ciou(
YoloV4-Loss
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03-07 583
import cv2 from random import shuffle import numpy as np import torch import torch.nn as nn import math import torch.nn.functional as F from matplotlib.colors import rgb_to_hsv, hsv_to_rgb from PIL import Image from utils.utils import bbox_iou, merge_bbo
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浩瀚之水的专栏
03-27 556
YOLOv4的损失函数通过CIoU Loss的几何联合优化、动态IoU置信度匹配及多标签分类增强，实现了检测精度与训练效率的平衡。
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新时代农民工---码农
01-12 6223
YOLOv4损失函数 第一行：正样本坐标损失 第二行：正样本置信度损失（采样交叉熵计算损失） 第三行：负样本置信度损失（采样交叉熵计算损失） 第四行：正样本分类损失（采样交叉熵计算损失） LOSS=L(正样本坐标损失)+L(正样本置信度损失)+L(负样本置信度损失)+L(正样本分类损失) 附： YOLOv1损失函数；YOLOv2损失函数；YOLOv3损失函数 ...
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yolov3和yolov4损失函数yolov3损失函数loss公式yolov4损失函数 yolov3损失函数 loss公式 其中： 1.回归loss会乘以一个(2-w*h)的比例系数，如果没有这个系数AP会下降明显，大概是因为COCO数据集小目标很多的原因。 2.置信度loss损失函数采用交叉熵，分为两部分：有物体，没有物体，其中nobody的loss还增加了权重系数，这是为了减少没有物体计算部分的贡献权重。 3.分类loss损失函数采用交叉熵，当第i个网格的第j个anchor box负责某一个真实目标时
【目标检测】(15) YOLOV4 损失函数，附TensorFlow完整代码
博观而约取，厚积而薄发
04-14 2600
大家好，今天和各位分享一下 YOLOV4 的损失函数的构建方法，YOLOV4和损失函数的组成和YOLOV3类似，只是YOLOV4使用了CIOU损失作为目标边界框的定位损失。强烈建议大家在阅读本文之前，先看以下文章： 预测框解码，调整先验框：https://blog.youkuaiyun.com/dgvv4/article/details/124076352 预测框定位损失，各种 iou：https://blog.youkuaiyun.com/dgvv4/article/details/124039111 1. 损失函数介绍
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最新发布
04-30
好的，我现在需要回答用户关于YOLOv10损失函数公式的问题。首先，我得确认自己了解YOLOv10的最新信息，因为YOLO系列模型更新比较快，可能存在版本差异。用户可能已经知道YOLOv5或YOLOv8的损失函数，但v10可能有所...
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YOLOV3-损失函数及其源代码理解（yolo_layer.c） 讲得好 https://github.com/AlexeyAB/darknet/issues/821 x,y,w,h 损失 原版的bbox损失为MSE，其后又GIOU，DIOU… delta即为求完损失的梯度 公式对应图 思路及具体求法: https://github.com/AlexeyAB/darknet/issues/2287 https://blog.youkuaiyun.com/qq_34199326/article/details/84109828 https://blog.youkuaiyun.com/qq_34199326/arti
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在Yolo-v4中使用的loss函数——CIoU-loss： 文章中的损失函数的考虑三个因素：重叠面积、中心点距离和长宽比 其中：v是长宽比的相似性； c是下图对角线距离； a是权重参数。 大致的loss的流程如下：IoU GIoU DIoU CIoU IoU-loss介绍： 当预测框和GT框没有相交，则loss函数为1；在反向传播过程中无法梯度计算，且在相同的IoU却反映不出实际情况，如图所示。 GIoU-loss介绍： 在上图中所示，引入最小封闭形状C（C可把A，B包
yolov4项目记录6-损失计算
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yolov4 LOSS代码详解【附代码】
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本文章是可以更好的了解YOLOv4的损失函数，从实践过程中去了解这部分的处理过程。这里先将LOSS中的初始化参数列出来。在训练代码中outputs是我们的，，如果输入大小是416 * 416，那么三个特征层就是13 * 13，26 * 26， 52 *52，如果是608的就是19 * 19， 38 * 38，76 * 76，可以看到yolo_loss，传入了三个参数，l是预测层的索引，.........
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YOLO中LOSS函数的计算代码解读无目标位置confidence的delta：0 - l.output[obj_index]有目标位置confidence的delta：1 - l.output[obj_index]有目标位置坐标（x,y,w,h）的delta有目标位置class的delta代码分析和公式差异二分类交叉熵求梯度关于参数 关于YOLO中LOSS函数的文章很多，GaintPanda大神最近连写三篇，这里还是从代码分析的角度再班门弄斧一下。 LOSS函数在反向传播的时候，已经分解成l.delta按
目标检测——yolov4损失函数
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人工智能学习离不开实践的验证，推荐大家可以多在FlyAI-AI竞赛服务平台多参加训练和竞赛，以此来提升自己的能力。FlyAI是为AI开发者提供数据竞赛并支持GPU离线训练的一站式服务平台。每周免费提供项目开源算法样例，支持算法能力变现以及快速的迭代算法模型。 损失函数 yolo损失分为3个部分类别损失、置信度损失、位置损失 1. 类别损失 只有有目标的地方才会有类别判断，从而才会有类别损失，所以需要解决两个问题：1.有目标的地方；2.类别损失 1.1有目标的地方：object_mask ...
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### YOLOv7 的计算公式与推导 YOLOv7 是一种高效的实时目标检测算法，其核心在于通过优化网络结构和损失函数设计来提升性能。以下是关于 YOLOv7 损失函数及其公式的详细介绍。 #### 1. 分类损失 (Classification Loss) 分类损失用于衡量模型预测的类别分布与实际标签之间的差异。在 YOLOv7 中，这一部分采用 **交叉熵损失函数** 来完成： \[ L_{cls} = - \sum_{i=0}^{N} y_i \log(\hat{y}_i) \] 其中： - \( N \) 表示类别总数； - \( y_i \) 是第 \( i \) 类别的真实标签（one-hot 编码形式），如果该物体属于此类别，则取值为 1，否则为 0； - \( \hat{y}_i \) 是模型对该类别的预测概率[^1]。 这种损失函数能够有效评估预测的概率分布是否接近真实的分布。 #### 2. 回归损失 (Regression Loss) 回归损失主要用于调整边界框的位置和大小。YOLOv7 使用的是 **均方误差损失函数** 来最小化预测边界框坐标 (\( \hat{x}, \hat{y}, \hat{w}, \hat{h} \)) 和真实边界框坐标 (\( x, y, w, h \)) 之间的差距： \[ L_{reg} = \frac{1}{N} \sum_{i=0}^{N} ||b_i - \hat{b}_i||_2^2 \] 这里： - \( b_i = (x, y, w, h) \) 表示真实边界框的中心位置以及宽高； - \( \hat{b}_i = (\hat{x}, \hat{y}, \hat{w}, \hat{h}) \) 则表示预测的边界框参数； - \( || \cdot ||_2^2 \) 表示欧几里得距离平方。 #### 3. 总体损失函数 总体损失函数综合了上述两部分，并可能加入其他正则项或权重因子以平衡不同类型的错误贡献： \[ L_{total} = L_{cls} + \lambda_{reg} L_{reg} \] 这里的超参数 \( \lambda_{reg} \) 控制着回归损失相对于分类损失的重要性程度。 #### 4. 算法实现概述 为了更好地理解如何实现这些理论上的概念，在 Python 下面给出了一种简单的伪代码版本展示如何训练阶段更新权重的过程： ```python import torch.nn as nn class YOLOv7Loss(nn.Module): def __init__(self, lambda_reg=5.0): super(YOLOv7Loss, self).__init__() self.lambda_reg = lambda_reg def forward(self, predictions, targets): # 假设predictions已经包含了所有的输出信息 pred_cls, pred_boxes = predictions # 获取target中的ground truth数据 true_cls, true_boxes = targets # 计算分类损失 cls_loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() classification_loss = cls_loss_fn(pred_cls, true_cls.long()) # 计算回归损失 reg_loss_fn = nn.MSELoss() regression_loss = reg_loss_fn(pred_boxes, true_boxes) total_loss = classification_loss + self.lambda_reg * regression_loss return total_loss ``` 以上代码片段定义了一个自定义 PyTorch 模块 `YOLOv7Loss` ，它实现了前面提到过的两种基本类型损失并返回最终加权后的总损失值。 ---
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