yolov4 loss计算公式

最新推荐文章于 2024-06-03 23:37:28 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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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/DeepCBW/article/details/124799860
这篇博客深入探讨了YoloV4目标检测模型在计算损失函数时的独特方法，它在三个尺度上进行预测，并非简单地对每个尺度的损失求平均。博主详细介绍了每一层损失的计算公式，揭示了这一过程中的关键细节，对于理解模型训练和优化具有重要意义。

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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

YOLOv4loss重写()
weixin_50060428的博客
10-28 426
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(
yolov7的loss计算代码详解
guanshanjushi2的专栏
08-03 6953
yolov7详解
YoloV4-Loss
Major_S的博客
03-07 591
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
YOLOv4损失函数
新时代农民工---码农
01-12 6281
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 ...
yolov3和yolov4损失函数
热门推荐
bblingbbling的博客
06-22 1万+
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 2631
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
yolov10的loss计算公式
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...
YOLOv10（4）：损失（Loss）计算及其检测模型代码部分阅读
tecsai的博客
06-03 2959
YOLOv10几乎完美继承了YOLOv8的Loss计算方法，不同点就是YOLOv8只需要计算一次的，YOLOv10需要计算两次。究其原因，就是YOLOv10采用了双标签分配策略。
YOLOv9(3):YOLOv9损失（Loss）计算
tecsai的博客
03-14 3179
YOLOv9的Loss计算与YOLOv8如出一辙，仅存在略微的差异。多说一句，数据的预处理和导入方式都是一样的。因此如果你已经对YOLOv8了解的比较透彻，那么对于YOLOv9你也只是需要多关注网络结构就可以。 YOLOv9本身也是Anchor-Free的，同样采用了解耦头。因此其损失计算的关键同样在于“对齐”，即通过TAL方法实现Ground Truth与Pred grid中的Cell进行对齐，然后计算Loss。
目标检测 YOLOV5：loss介绍
猫猫与橙子的博客
11-18 6510
BCEWithLogitsLoss和FocalLoss的源码和数学推理介绍
YOLOV3-损失函数及其源代码理解
01-06
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
Yolo-v4的loss函数
gwy2018的博客
01-12 3627
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
Swayzzu的博客
12-31 1892
yolov4模型的损失计算方式。
yolov3、yolov4中的loss公式和代码中计算loss的方式
DeepCBW的博客
05-16 1172
yolov3、yolov4 loss计算公式的研究探索和对应代码
白话Pytorch-YOLOv4 Loss
Noonebirdyou的博客
12-11 1116
最近抽时间看了一下pytorch-YOLOv4的源码, 里面的Loss计算方式对第一次看源码的童鞋不是很友好, 这里在看完后在原来源码基础上增加了很多对应的注释看起来就so easy啦, 就白话翻译了一下作者的实现方式, 这里附上注释版的. class Yolo_loss(nn.Module): def __init__(self, n_classes=80, n_anchors=3, device=None, batch=2): super(Yolo_loss, self).__i
yolov4 LOSS代码详解【附代码】
z240626191s的博客
08-30 2341
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，.........
YOLO中LOSS函数的计算
北溟客的博客
06-06 5786
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
iFlyAI的博客
12-14 6259
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 ...
【YOLO v4 相关理论】Bounding Box regression loss: IoU Loss、GIoU Loss、DIoU Loss、CIoU Loss
qq_38253797的博客
04-28 2639
目录背景一、IoU Loss1.1、定义1.2、优缺点1.3、应用场景二、GIoU Loss2.1、定义2.2、优缺点三、DIoU Loss四、CIoU Loss五、PyTorch实现Reference 背景 对于分类问题而言，我们常常会使用一些L1,L2损失函数，但是对于回归问题而言,L2损失函数真的是合适的吗？答案是否定的，如下图： 图中左中右三种情况的L2损失都是相等的，但是他们的回归效果却千差万别。所以L2损失并不能很好的反应我们预测框和真实框的重合程度，于是就有了我们后来的IoU以及IoU L
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