(yolov5.train)-YOLOv3源码解析4-计算损失compute_loss()

最新推荐文章于 2025-11-16 18:36:26 发布
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#深度学习 #计算机视觉 #神经网络

本文深入探讨了YOLOv5训练过程中的损失函数`compute_loss()`，解析了其实现细节，包括边界框预测、类别得分和置信度的损失计算，帮助读者理解目标检测模型的优化过程。
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YOLOV5代码精读之损失函数（loss.py）
浩瀚之水的专栏
09-29 1939
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源码逐行超详细注释与解读（3）——训练部分train.py
路人贾的博客
03-11 3万+
全网最详细的YOLOv5项目源码解读之训练部分train. py。全文近5万字！代码逐行注释，逐段讲解，小白入门必备！
yolov3 pytorch版本代码解析——损失函数compute_loss
qq_37470452的博客
03-10 3633
先贴一下其它教程 1.github源码版本： https://github.com/ultralytics 2.pytorch版本yolov3训练自己的数据： https://www.cnblogs.com/pprp/p/10863496.html 这个链接最下方还有 详细cfg文件讲解：https://pprp.github.io/2018/09/20/YOLO%20cfg%E6%9...
yolov1-yolov5 网络结构&正负样本筛选&损失计算
金色旭光的博客
06-24 1626
学习yolo系列，最重要的，最核心的就是网络模型、正负样本匹配、损失函数等三个方面。本篇汇总了yolov1-yolov5等5个版本的相关知识点，主要看点是在yolo框架搭建。初学者可以通过相关篇章搭建自己的知识点框架，然后再深入各个知识点，就像攻克一个又一个山头。当大部分的知识点都了然于胸，yolo系列就算掌握了。
YOLOv5 Loss 计算全解析通俗易懂（超详细，含公式 + 代码）
最新发布
mengzhuren的博客
11-16 1355
1.0（有真实目标的锚框，需预测高置信度）；0.0（无真实目标的锚框，需预测低置信度）；
YOLOv3源码解析4-计算损失compute_loss()
11-21 6128
YOLOv3源码解析1-代码整体结构 YOLOv3源码解析2-数据预处理Dataset() YOLOv3源码解析3-网络结构YOLOV3() YOLOv3源码解析4-计算损失compute_loss() YOLOv3源码解析5-损失函数 理论部分参照大神的文章学习： 简书：关于YOLOv3的一些细节 github：源代码作者YOLOV3 知乎：【YOLO】yolo v1到yo...
yolov5源码解析--损失计算与anchor
豆芽菜
04-25 1885
本文章基于yolov5-6.2版本。主要讲解的是yolov5在训练过程中是怎么由推理结果和标签来进行损失计算的。损失函数往往可以作为调优的一个切入点，所以我们首先要了解它。
YOLOv5-6.x源码分析（八）---- loss.py
JehanRio's Private Blog
04-29 2472
今天是23-04-28，周五，因为要放五一节，就回家了。回家还是很chill的，就是效率没有在学校里面高。预计这个五一节就把这个专栏完成得差不多了吧，后续打算再开个专栏，去写WebServer，正好我的课设也准备交这个上去。今天刚回到家，就看到卧室桌上一个很熟悉的本子，哈哈哈哈这不是我高中记单词的本子吗，怎么跑出来了，估计是被我妈整理房间的时候给翻出来了吧。那时候的字还很青涩（虽然现在也差不多）好多回忆瞬间就涌上心头了。泪目~OK，言归正传，今天准备谈一下YOLOv5的损失函数loss.py。
【YOLOV5-5.x 源码解读】val.py
m0_54850467的博客
06-18 1816
源码： YOLOv5源码. 导航: 【YOLOV5-5.x 源码讲解】整体项目文件导航. 注释版全部项目文件已上传至GitHub: yolov5-5.x-annotations.这个文件主要是在每一轮训练结束后，验证当前模型的mAP、混淆矩阵等指标。这个文件本来是叫test.py的，但我觉得叫val.py可能更加恰当些，所以改了。实际上这个脚本最常用的应该是通过train.py调用 run 函数，而不是通过执行 val.py 的。所以在了解这个脚本的时候，其实最重要的就是 run 函数。 1、设置opt参数
YOLOv5-6.2源码解析-train.py(超级无敌巨详细版)
m0_74025441的博客
06-05 3683
本人炼丹小白，此篇博文用于记录学习YOLO系列之旅，一方面供自己回顾，一方面供大家参考，欢迎各路大神评论交流。所写内容均为原创，如需参考引用请标明出处！
yolov5源码解析(10)--损失计算与anchor
11-21 5810
本文章基于yolov5-6.2版本。主要讲解的是yolov5在训练过程中是怎么由推理结果和标签来进行损失计算的。损失函数往往可以作为调优的一个切入点，所以我们首先要了解它。
yolov5目标检测神经网络——损失函数计算原理
热门推荐
shandianfengfan的博客
01-16 5万+
yolov5神经网络的损失函数计算原理
【目标检测】YOLOv5算法实现(四)：正样本匹配与损失计算
chu-xia的博客
01-03 3244
本系列文章记录本人硕士阶段YOLO系列目标检测算法自学及其代码实现的过程。其中算法具体实现借鉴于ultralytics YOLO源码，删减了源码中部分内容，满足个人科研需求。本系列文章主要以YOLOv5为例完成算法的实现，后续修改、增加相关模块即可实现其他版本的YOLO算法。
YOLOV5源码解析-损失解释 compute_loss(), build_targtets()
劲草浅躬行
01-26 1万+
文章目录1. compute_loss2. build_targets 1. compute_loss 中英文混合注释如下： def compute_loss(p, targets, model): # predictions, targets, model device = targets.device lcls, lbox, lobj = torch.zeros(1, device=device), torch.zeros(1, device=device), torch.zeros(
yolov5 损失函数代码详解
金色旭光的博客
07-16 1499
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学习笔记——损失函数篇
weixin_45533509的博客
07-12 4417
目标框回归是通过对锚框的偏移量进行回归预测目标物体的位置，并通过解码得到最终的边界框。Yolov5通过多尺度特征提取、锚框参数化、偏移量回归、损失函数优化和后处理等步骤，来实现对目标物体精确位置的预测。希望这个解释能够帮助你理解目标框回归的原理与机制！如果你有更多问题或需要进一步的详细讲解，欢迎继续提问。
YOLOv5(7) ComputeLoss和build_targets
weixin_43644477的博客
12-29 818
YOLOv5(7) ComputeLoss和build_targets
YOLOV5源代码学习之ComputeLoss中的__call__函数
Ji_HON的博客
11-08 2819
ComputeLoss()函数在train.py中调用。 def __call__(self, p, targets): # predictions, targets, model device = targets.device # 初始化loss lcls, lbox, lobj = torch.zeros(1, device=device), torch.zeros\ (1, device=device), tor
yolov5模型ComputeLoss类源码详细解读
weixin_38252409的博客
01-28 1744
最近，需要修改yolov5推理结果，往往需要非常熟悉输出过程head的loss计算方式。特别地，对于box回归来说十分重要，到底是在原始图像尺寸进行box回归loss计算，还是在特征图尺寸计算，又如何使用将回归偏移值进行loss计算？这些问题，无不需要十分熟悉原理与源码方可透彻理解。为此，本文将记录yolov5的ComputeLoss源码解读，包含内容为透彻分析偏移值运用、target与pred预测回归使用，以及正负样本筛选源码理解。
File "D:\yolo\yolov5-7.0\val.py", line 212 if compute_loss:
07-23
[^1]: 以上我根据ultralytics\yolov5的train.py代码对其整体流程做一个梳理，讲解每个部分的代码的作用，但是对于一些细节函数还没做详细解析，就比如说计算损失的compute_loss()函数等，这些函数在utils.py文件里，...
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