YOLO算法的损失函数

最新推荐文章于 2025-03-28 09:17:33 发布

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#算法

本文深入探讨了YOLO（You Only Look Once）算法中关键的损失函数，揭示了其在目标检测中的作用和计算原理，帮助读者理解YOLO算法如何通过优化损失函数来提升检测性能。

第1关：YOLO算法的损失函数

from keras import backend as K


def xy_loss(object_mask, raw_pred, box_loss_scale, raw_true_xy, mf):
    """
    object_mask: 真实置信度
    raw_true_xy: 真实xy
    raw_pred: 预测结果，包含坐标以及置信度和分类结果([x, y, w, h, c, a1, a2, a3...])
    box_loss_scale: box比例
    """
    #********* Begin *********#
    xy_loss = object_mask*box_loss_scale*K.binary_crossentropy(raw_true_xy,raw_pred[...,0:2],from_logits=True)

    #********* End *********#
    return K.sum(xy_loss) / mf
def wh_loss(object_mask, raw_pred, box_loss_scale, raw_true_wh, mf):
    """
    object_mask: 真实置信度
    raw_true_xy: 真实wh
    raw_pred: 预测结果，包含坐标以及置信度和分类结果([x, y, w, h, c, a1, a2, a3...])
    box_loss_scale: box比例
    """
    #********* Begin *********#
    wh_loss = object_mask*box_loss_scale*0.5*K.square(raw_true_wh - raw_pred[...,2:4])

    #********* End *********#
    return K.sum(wh_loss) / mf


def confidence_loss(object_mask, raw_pred, ignore_mask, mf):
    confidence_loss = object_mask * K.b