【代码阅读】YOLOv3 Loss构建详解

最新推荐文章于 2025-05-13 09:53:26 发布
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分类专栏： 代码阅读 文章标签： YOLO CV 目标检测 CNN
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wqwqqwqw1231/article/details/90667046
本文深入探讨YOLOv3的损失函数构建，详细解释网络输出与损失函数的关系，包括真值处理、位置和尺寸偏差计算、置信度损失等，帮助理解目标检测网络的工作原理。

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Yolov3

YOLOv3 是YOLO系列目前最新的网络结构，YOLO系列可以说是打破了以FasterRCNN为例的two-stage框架的一统天下的局面。已经有很多博文介绍了YOLOv3的网络结构和思路，github上也有很多开源代码，这里我推荐一个Pytorch的实现和自己写的一个用于车牌检测的实现。
但对于一个神经网络来说，另一个重要的部分是Loss的构建。大多数文章关注于网络框架的搭建，忽略了Loss构建，使得读完之后虽然知道了网络的输出，但不知道这些输出到底对应着什么，从而很难理解网络具体的含义。本文就详细阐述YOLOV3的Loss的构建

网络框架

要讲Loss，就不得不讲网络的输出，这里我们略讲一下。具体可以参考yolo系列之yolo v3【深度解析】yolo_framework

图1 YOLOv3 ssp 网络框架

可以看到，YOLOv3的输出是有3个：y1，y2，y3。分别对应不同的分辨率的feature map。

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因为有时候服务器崩溃了导致训练中断，就可以利用这个参数继续训练，训练过程保存的pth存放在runs/train/expxx/weights下，分别是last.pth和best.pth，使用该参数时，指定--resumeruns/train/expxx/weights/last.pth即可继续上次中断的训练。该文件与result.png是对应的，即result.png中的表是通过该csv文件绘制出来的，所以，如果觉得yolov3绘制的表格不够精美，我们可以通过该csv文件自行绘制图表。
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目前官方以及社区资源主要集中在YOLO系列较早的版本如YOLOv3至YOLOv8，对于YOLOv11的信息非常有限，并未发现有关于YOLOv11的具体论文发布或是官方代码仓库公开。因此无法提供关于YOLOv11源码解析及其实现说明的内容[^1]。 然而，在讨论更先进的YOLO版本时通常会继承并改进之前版本的核心特性，比如优化网络结构、提高检测速度与精度等。如果存在YOLOv11这样的假设性模型，则可能会继续沿用这些原则： ### 假设性的架构特点 #### 一、骨干网的选择 采用更加高效的特征提取器作为骨干网络部分，可能引入最新的卷积神经网络设计思路来增强对不同尺度目标的感受野范围和表达能力。 #### 二、颈部模块的设计 为了更好地融合多层特征图信息，预计会在FPN（Feature Pyramid Network）基础上做进一步调整，使得低级语义信息能够有效补充高级抽象表示，从而提升小物体识别效果。 #### 三、头部组件的功能扩展 预测头方面或许会有新的机制加入进来用于改善边界框回归准确性或者是类别置信度估计方法；另外也有可能探索轻量化设计方案降低计算成本而不损失太多性能。 ```python # 这里仅给出一个基于PyTorch框架构建通用对象检测训练流程的例子， # 实际上针对特定版本的YOLO实现细节差异很大。 import torch from torchvision.models.detection import fasterrcnn_resnet50_fpn, FasterRCNN_ResNet50_FPN_Weights device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' model = fasterrcnn_resnet50_fpn(weights=FasterRCNN_ResNet50_FPN_Weights.DEFAULT).to(device) def train_one_epoch(model, optimizer, data_loader, device): model.train() for images, targets in data_loader: images = list(image.to(device) for image in images) targets = [{k: v.to(device) for k, v in t.items()} for t in targets] loss_dict = model(images, targets) losses = sum(loss for loss in loss_dict.values()) optimizer.zero_grad() losses.backward() optimizer.step() optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.005, momentum=0.9, weight_decay=0.0005) train_one_epoch(model, optimizer, data_loader, device) ```
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