yolov5 loss总结

最新推荐文章于 2025-03-27 14:13:18 发布
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分类专栏： 深度学习相关博文 文章标签： yolov5 box loss class loss objectness loss
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版权
  • box loss
    • tx、ty、tw、th为logits；pw、ph为anchor的w、h；cx、cy为网格位置

    • v5版本

      v3版本

    • v5版本中-0.5是为了当输入t=0时，边界框偏移也为0，不调整锚框位置
    • v5版本中2是对于WH回归公式，预测框WH的最大值只能为4倍的锚框WH
    • v5版本中anchor_t=4意思是在训练时，如果真实框与锚框尺寸的比值大于4，会把比值大于4的锚框删除掉
  • objectness loss
  • class loss
  • total loss

  • v1版本

    v2版本

    YOLOv5

    • objectness score的损失BCEWithLogitsLoss
    • class probability score的损失BCEWithLogitsLoss
    • bounding box的损失1-CIOU

YOLOv5系列(三十七) 深度理解Binary Cross-Entropy与YOLOv5 LOSS(从二值损失基本原理到YOLOv5损失)
专注于人工智能学习，总结
12-05 2023
的目标越少，则认为结果越精确；
【YOLO系列】YOLOv5超详细解读（源码详解＋入门实践＋改进）
热门推荐
路人贾的博客
03-03 20万+
一文带你详细了解YOLOv5（含YOLO系列论文讲解+源码详解+入门实践+算法改进）
目标检测 YOLOV5：loss介绍
猫猫与橙子的博客
11-18 6477
BCEWithLogitsLoss和FocalLoss的源码和数学推理介绍
yolov5 损失函数
李昂的博客
01-02 7521
作为一款尖端、最先进的（SOTA）车型，YOLOv8在之前版本的成功基础上，引入了新的功能和改进，以增强性能、灵活性和效率。当预测边框和真是边框的中心点重合时，DIOU退化成了传统IOU，综合了IOU的面积损失 、和DIOU的中心点损失和自身宽高比损失三种优势。（2）对比IOU损失，L2和Giou具有偏离趋势度量的能力，当IOU=0时，交和不交的损失是一样的，L2和GIOU就不会这样。2、对于网络的3个头的输出匹配正样本，筛选GT和anchor符合条件的高宽比，大于就是正样本反就是负样本。
YOLOv5损失函数的解析
最新发布
浩瀚之水的专栏
03-27 1502
YOLOv5通过CIoU Loss提升定位精度、BCE Loss支持多标签分类、多尺度加权优化目标检测，形成了高效且鲁棒的损失计算体系。其设计兼顾了算法复杂度与检测性能，是目标检测领域的重要实践参考。
yolov5 loss函数理解
athrunsunny的博客
12-17 7055
不同于IOU匹配，yolov5采用基于宽高比例的匹配策略，GT的宽高与anchors的宽高对应相除得到ratio1，anchors的宽高与GT的宽高对应相除得到ratio2，取ratio1和ratio2的最大值作为最后的宽高比，该宽高比和设定阈值（默认为4）比较，小于设定阈值的anchor则为匹配到的anchor。2、Objectness loss，obj置信度损失，采用BCE loss，计算的是所有样本的obj损失。1、Classes loss，分类损失，采用BCE loss，只计算正样本的分类损失。
目标检测: 一文读懂 YOLOV5 Loss 正样本采样
weixin_46142822的博客
03-29 1万+
前言 YoloV5中loss由正样本和负样本两部分loss组成，负样本对应着图像的背景，如果负样本远多于正样本，则负样本会淹没正样本的损失，从而降低网络收敛的效率与检测精度。这就是目标检测中常见的正负样本不均衡问题，解决方案之一是增加正样本数。 Yolo anchor_based 系列使用的loss公式如下： 公式中： SSS： S×SS×SS×S 个网格； BBB：每个网格产生 BBB 个候选框anchor box； 1i,jobj1_{i,j}^{obj}1i,jobj​： 如果在 i,ji,ji,j
yolov5 loss部分
weixin_45054622的博客
07-15 1144
loss部分的代码虽然很少，但是它的难度很大，要结合yolov5的损失函数一起去查看，这样会更加容易理解。
yolov5-使用Python+Yolov5实现路面桥梁裂缝检测识别算法.zip
03-05
YOLOv5采用了SSD（Single Shot MultiBox Detector）的检测方式，结合了Focal Loss和CIoU Loss等优化手段，使得模型在处理小目标时表现出色，这对于检测微小的桥梁裂缝尤其关键。同时，YOLOv5引入了Mosaic数据增强和...
yolov5s.pt、yolov5x.pt、yolov5m.pt、yolov5l.pt
02-02
总结来说，YOLOv5系列模型，尤其是yolov5s.pt、yolov5x.pt、yolov5m.pt和yolov5l.pt，是针对不同应用场景设计的，旨在平衡检测性能与计算资源的需求。这些模型的广泛使用体现了YOLOv5在目标检测领域的显著优势和灵活...
Yolov5技术总结
Q1u1NG的博客
09-25 9240
Yolov5技术总结Backbone：Detection (YOLO) layer：损失函数：Yolov5-1.0、2.0、3.0： Backbone： Focus： 网络第一层进行 pixel un-shuffling而不是stride=2的卷积；该模块的设计主要是减少计算量加快速度； 作者原话：https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/847 Focus() module is designed for FLOPS reduction and speed
Yolov5系列(3)-loss解析
weixin_45483906的博客
04-27 1万+
Abstract 在yolov5中,loss在训练中起到了决定性的作用,同时,yolov5的loss又与大部分传统的方法不同,它是基于网格的.在网格上生成相应的anchor框和其对应的cls以及conf,同时,box loss还采用了CIOU的方式来进行回归,很好的提高了回归的速度.并且针对传统yolo中正样本不足的情况.它还采用了,它还利用了一种样本扩充的策略,很大的提高了其最终的检测精度 Introduction 1.yolov5划定正负样本 yolov5会将最终的输出划分为一个w*h的网格. 对于每一
yolov5 代码解读 损失函数 loss.py
guikunchen的博客
07-04 6069
smooth_BCE def smooth_BCE(eps=0.1): # https://github.com/ultralytics/yolov3/issues/238#issuecomment-598028441 # return positive, negative label smoothing BCE targets return 1.0 - 0.5 * eps, 0.5 * eps 把one-hot label 转换为soft label，一般认为这样更容易work。 BCE
YOLOV5损失函数
qq_35326529的博客
12-10 2万+
classification loss 分类损失localization loss 定位损失，预测框和真实框之间的误差confidence loss 置信度损失，框的目标性总损失函数为三者的和 classification loss + localization loss + confidence loss也可以在三个损失前乘上不同的权重系数，已达到不同比重的结果。在yolov5中的置信度损失和分类损失用的是二元交叉熵来做的，而定位损失是用的CIOU Loss来做的在传统的多分类任务中，一般使用的是soft
YOLOv5-6.1源码详解之损失函数loss.py
qq_40716944的博客
11-09 4952
如下图所示，人、大巴为检测目标，既要检测出所有人和大巴的位置，也要检测出包围人和大巴的最小矩形框，同时还要识别出哪个矩形框内是人，哪个矩形框内是大巴。
YOLOV5代码精读之损失函数（loss.py）
浩瀚之水的专栏
09-29 1710
device = next(model.parameters()).device # 获取模型的设备h = model.hyp # 获取超参数设定# 定义损失标准# 类别标签平滑self.cp, self.cn = smooth_BCE(eps=h.get('label_smoothing', 0.0)) # 正负BCE目标# 焦点损失g = h['fl_gamma'] # 焦点损失的伽玛值if g > 0:m = de_parallel(model).model[-1] # 取出检测模块。
yolov5部分loss部分代码解析
qq_42362891的博客
03-07 4355
文章目录 前言 前言 主要是关于loss计算的代码，之前阅读了几篇博主的文章，并观察了代码的每一步结果，现在谈一下自己对这部分代码的理解。 1.build_targets #这里na为锚框种类数 nt为目标数 这里的na为3，nt也为3 na, nt = self.na, targets.shape[0] # number of anchors, targets #类别 边界盒 索引 锚框 tcls, tbox, indices, anch = [], [], [], [] #利用g.
yolov5 损失函数代码详解
金色旭光的博客
07-16 1238
模型的损失计算包括3个方面，分别是：定位损失、分类损失、置信度损失。本篇主要讲解yolov5中损失计算的实现，包括损失的逻辑实现，张量操作的细节等。
yolov5 loss改进
09-03
Yolov5在损失函数方面进行了改进。具体来说，Yolov5中引入了CIoU损失函数（Complete Intersection over Union）。该损失函数是DIOU损失函数（Distance-IoU）的改进版本，旨在更准确地测量边界框之间的距离和重叠程度。与传统的IoU损失函数相比，CIoU损失函数更加稳定和准确，能够提高目标检测的准确性。 此外，Yolov5还采用了加权NMS（Non-Maximum Suppression）的方式进行后处理。加权NMS在选择最终的边界框时，不仅考虑了边界框之间的重叠程度，还考虑了它们的置信度得分。通过引入权重因子，加权NMS能够更好地平衡置信度得分和边界框的重叠情况，从而提高目标检测的精度和召回率。 总结起来，Yolov5通过引入CIoU损失函数和加权NMS的方式对损失函数进行了改进，从而提高了目标检测的准确性和精度。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [AI大视觉（十八） | Yolo v5的改进思想](https://blog.youkuaiyun.com/qq_42734492/article/details/119540976)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
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