yolo v1 loss

最新推荐文章于 2025-02-24 12:52:41 发布
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分类专栏： 笔记 文章标签： 神经网络
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yolov1 loss学习

模型输出

yoloV1模型最后连接两个全连接层，分别把特征图尺寸归一到4096和想要的7x7x30，怎样对7x7x30进行解析并计算loss的呢

解析7x7x30特征图并计算loss

模型输出：
在这里插入图片描述

  1. 模型输出会有很多个batch，每个batch输出就像上图所示，假设为output，为7x7x30的特征图，所以对每个batch进行遍历，得到当前batch特征图，然后对每个grid进行遍历，即遍历特征图的宽和高，得到output[bi, wi, hi] = [x1, x2, x3...x29, x30]，这得到的一组数据即为bounding box1 和bounding box2的置信度c,x,y,w,h,20个分类的概率 的预测，然后就可以通过loss公式进行计算
跟着问题学3.6——YOLO v1详解及代码实战
weixin_42251091的博客
01-11 1105
首先输入到特征提取网络的是3*448*448的图片，经过特征提取网络之后输出的是1024*7*7的特征图，通道数我们认为是不同形式的特征，仅就特征图的尺寸来说，从448*448变到7*7，这就意味着7*7特征图上的每个“像素点”实际上等效于原始图片的（448/7）*(448/7）这样一片区域。前面讲到传统方法是先枚举出大量的边界框，然后在判断边界框是否包含目标，R-CNN系列在这个思想的基础上进行了优化改进，包括设置边界框的数量和格式，以及根据真实框去调整边界框的偏移量。那么是如何提取特征的呢？
YOLO V1~V7论文及Pytorch实现详解
huang1zhao的博客
11-09 1512
yolo v1-v7系列论文解析及pytorch实现
yolo v1 目标检测算法的损失函数详尽代码注解
05-02
应该是目前为止互联网上能找到的关于yolo v1目标检测开源算法损失函数的最详尽的代码注释了吧！对于初学人工智能的朋友们应该有所帮助。
yolo v1 loss函数
Zoran的博客
09-02 1809
先给出论文中的loss函数 这个函数可以划分为四个部分（先暂时把λcoordλ_{coord}λcoord​和λnoobjλ_{noobj}λnoobj​当作一个常数，后面会这个两个变量的意义） 1.对预测框的中心做损失 其中1ijobj1^{obj}_{ij}1ijobj​的定义为： 1ijobj={1第i个网格第j的anchor box负责预测这个物体0其他1^{obj}_{ij}= \begin{cases} 1& \text{第i个网格第j的anchor box负责预测这个物体
YOLOv1的loss函数
玄云飘风的博客
10-07 5837
1.网络的output YOLOv1的网络结构是包含20个卷基层的basemodel+4个新增卷积层。当选取7*7的grid和2个bounding box之后，输出为7*7*30的tensor。其中每个30d向量包括：5d长度的bbox1预测+5d长度的bbox2预测+该grid属于20个class的概率。bbox的预测五元组(x,y,w,h,confidence)(x,y,w,h,confide...
YOLOv1的loss计算公式——思考
小坏蛋的博客
04-10 590
YOLOv1的loss计算公式——思考
【目标检测系列】yolov1的损失函数详解（结合pytorch代码）
gbz3300255的博客
10-20 5231
1.先上经典图。 2.简单概括一共有如下几个部分的损失函数： 首先明确一概念，网格就是最终特征图（7*7*30）上的一个预测目标了，v1版本这样的预测结果网格一共有49个，每个维度为1*30.这30的向量含义为【x0，y0，w0, h0，I0，x1，y1，w1, h1，I1，C0,C1,C2.....C19】前面10位代表了2个box框信息以及其置信度，后20位表示了分类概率值。后面的损失函数都是针对网格中的一些属性来干活的。 a.标注图像某位置有目标，预测为有=...
【YOLO】YOLO v1原理学习
gma999的博客
12-18 1432
因为YOLO1为了让网络学习更加简单以及更加泛化的原因，
YOLO V1 V2算法总结
小王的博客
07-30 779
YOLO v1通过将目标检测问题转化为回归问题，实现了实时的目标检测速度。它通过一个单一的卷积神经网络一次性预测多个边界框和类别概率，大大简化了检测过程，适用于需要高效实时检测的场景。尽管YOLO v1在定位精度上稍逊色于一些多阶段检测器，但它的速度和简洁性使其成为许多实际应用中的首选。YOLO v2 通过网络结构优化、批量归一化、锚点机制、直接位置预测和多尺度训练等方法，在保持实时检测速度的同时显著提升了检测精度和鲁棒性。上述改进使得 YOLO v2 在实际应用中更加高效和实用。
目标检测 | YOLO v1、YOLO v2、YOLO v3与YOLO v3 SPP理论讲解
houjingchuan的博客
07-19 1121
目标检测：YOLO v1、YOLO v2、YOLO v3与YOLO v3 SPP理论知识笔记，根据B站up霹雳吧啦Wz总结。
yolo v1的loss代码详解
yanhaiming56的博客
04-30 2321
关于yolo v1的理论解释，网上已经有很很多很详细的讲解，这里就不在赘述，只是网上对loss的解释也仅仅限于以下公式层面的说明，但是代码解释较少，这里将详细讲述基于Python的代码实现（仅说明loss的代码部分） 原始数据处理 假设原始数据集是voc2007，文件夹VOC2007\JPEGImages存放图片集，VOC2007\Annotations存放标注文件（xml格式），具体组织结构...
【程序】yolo_v1 loss函数：nooobj_loss；contain_loss；loc_loss；not_contain_loss；class_loss
nyist_yangguang的博客
07-29 566
nooobj_loss = F.mse_loss(noo_pred_c, noo_target_c, size_average=False) contain_loss = F.mse_loss(box_pred_response[:, 4], box_target_response_iou[:, 4], size_average=False) loc_loss = F.mse_loss(box_pred_response[:, :2], box_target_response[:, :2], ...
YOLO V1-V3 loss
weixin_38140939的博客
06-20 323
YOLO V1-V3 目标检测：loss functions 总结 YOLO-V1 YOLO v1 框架输入为（448x448x3）rgb图片，输出为（7x7x30(voc数据集)）的预测，loss函数由5部分组成，其中S上标2，表示格点的个数，7X7格点一共有49个，B表示每个格点中box的个数，如下图： 在计算loss之前我们需要将 voc的box标签 转换为 yolo的box标签 如下图： yolo的box标签，是对象中心相对于负责预测这个对象的格点的坐标的偏移量，如下图所示： yolo最终输
YOLOV1 损失函数计算 解读
shenjianhua005的专栏
02-03 1916
本文是认真研读loss.py后自己的理解，如有理解错了，还请指正，感谢~ 文中指的cell就是指划分的小单元格 完整github:https://github.com/motokimura/yolo_v1_pytorch.git 损失函数定义： https://towardsdatascience.com/yolov1-you-only-look-once-object-detection-e1f3ffec8a89 Loss主要包括(x,y),(w,h) ,c 类别，四个loss，其中又分为包含o
yolov1的损失函数和目标值的构建
m0_70484757的博客
06-11 603
1.从图中可以看出yolov1的损失都是误差的平方和损失，对于voc数据集他最后输出的是[7,7,30]的张量。[7, 7]表示特征图的尺寸，其中每个位置对应输入图像的一个区域。30包含两置信度和两个预测框，20个类别。2.从图中可以看出，损失函数分配了权重系数，通过为不同部分设置权重系数，可以控制它们在总体损失函数中的相对贡献。：不同的损失部分可能具有不同的重要性。：某些损失部分可能会引起训练的不稳定性。例如，在目标检测中，置信度损失可能更容易受到类别不平衡的影响。
YOLOv1 损失函数
kkkaiyu的博客
04-15 1314
由于 PASCAL VOC 2007 数据集有20个类别，每个网格输出2个预测框，而预测框中包含 (x, y, w, h, confidence)，所以n等于30（30是怎么算出来的再之前的文章中有过解释）。函数用于计算预测框与标签的之间的 IOU ，对于 IOU 的计算其实没什么好说的。，其实区别并不大，虽然每个网格生成两个预测框，但在测试阶段，网格只会选取置信度分数最大的预测框作为最终输出，所以在标签里只需要考虑一个预测框就行了。以与真实框之间的 IOU 作为标签，计算了包含目标的预测框的置信度损失。
Yolo V1算法分析 ---网络结构解读 ---损失计算
SpaceSunflower 's ML/DL home
12-02 1828
【Yolo V1】 算法分析 ---网络结构解读 ---损失计算
【openCV-36】YOLOv1损失函数
m0_69378371的博客
02-24 870
YOLOv1 的损失函数通过结合。
YOLO loss理解
我的博客
11-15 4450
自己理解的YOLO loss  是 对于真实（label）有物体的格子，计算位置（坐标）损失，权重大一点。所有框都计算判别概率损失，无物体的格子 权重小一点。所有各自计算类别损失...
yolo v1损失函数
最新发布
03-27
### YOLO V1 Loss Function Explanation YOLO V1 的损失函数设计旨在优化模型对于物体分类、定位以及置信度预测的能力。其核心思想在于通过单一神经网络完成检测任务，同时利用多任务学习的方式综合考虑多个目标属性。 #### 损失函数组成部分 YOLO V1 的损失函数主要分为以下几个部分： 1. **位置误差（Localization Error）** - 对于每个负责预测的目标框，模型会计算边界框中心坐标 \( (x, y) \) 和宽度高度 \( (\sqrt{w}, \sqrt{h}) \) 的平方差。 - 这一误差仅针对包含目标的网格单元进行计算，并且权重被设置为较小值以平衡不同项的影响[^1]。 2. **置信度误差（Confidence Error）** - 置信度表示预测框与真实框之间的交并比（IOU）。如果某个网格单元包含目标，则该单元的置信度应接近 IOU 值；否则，置信度应趋近于零。 - 计算方法采用二元交叉熵形式，类似于给定表达式中的逻辑回归损失。 3. **类别误差（Classification Error）** - 针对每个网格单元内的目标类别概率分布，使用交叉熵作为衡量标准。 - 如果某网格不包含任何目标，则无需计算此项误差。 以下是具体实现代码示例： ```python import torch.nn.functional as F def compute_loss(predictions, targets): lambda_coord = 5 lambda_noobj = 0.5 # 提取预测和标签的部分 pred_boxes = predictions[..., :4] # bx, by, bw, bh pred_confidences = predictions[..., 4:5] # confidence score pred_classes = predictions[..., 5:] # class probabilities true_boxes = targets[..., :4] true_confidences = targets[..., 4:5] true_classes = targets[..., 5:] # 定位误差 mask_obj = true_confidences.bool() localization_loss = lambda_coord * F.mse_loss( pred_boxes[mask_obj], true_boxes[mask_obj], reduction='sum' ) # 置信度误差 obj_loss = F.mse_loss(pred_confidences[mask_obj], true_confidences[mask_obj], reduction='sum') noobj_mask = ~mask_obj noobj_loss = lambda_noobj * F.mse_loss( pred_confidences[noobj_mask], true_confidences[noobj_mask], reduction='sum' ) # 类别误差 classification_loss = F.cross_entropy( pred_classes[mask_obj].view(-1, pred_classes.size(-1)), true_classes[mask_obj].argmax(dim=-1), reduction='sum' ) total_loss = localization_loss + obj_loss + noobj_loss + classification_loss return total_loss ``` 上述代码片段展示了如何基于 PyTorch 实现 YOLO V1 的损失函数计算过程。 #### 总结 通过对位置、置信度及类别的联合优化，YOLO V1 能够高效地完成实时目标检测任务。值得注意的是，在后续版本中（如 YOLO V2），为了进一步提升性能，引入了锚框机制并对初始训练阶段进行了改进[^3]。
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