【代码阅读】YOLOv3 Loss构建详解

最新推荐文章于 2025-06-27 02:43:23 发布
最新推荐文章于 2025-06-27 02:43:23 发布
阅读量1.5w 收藏 75
点赞数 17
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 代码阅读 文章标签： YOLO CV 目标检测 CNN
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
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。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

目录

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。

Loss构建

首先理解一下网络的输出。以y1为例，y1的输出为13*13*255，表示整张图被分为13*13个格子，每个格子预测3个框

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
YOLOv3原理与代码实例讲解
AI天才研究院
09-16 1138
YOLOv3原理与代码实例讲解 关键词： YOLOv3 Object Detection Real-time Efficient Single Shot Anchor Boxes
YOLOv5代码详解四
zh653的博客
03-26 699
###### 模型架构与推理相关from models.common import DetectMultiBackend # 多后端模型加载类，支持PyTorch/TensorFlow等框架的权重加载（如.pt, .onnx格式）####### 训练过程控制from utils.callbacks import Callbacks # 回调函数管理器，处理训练各阶段的事件触发（如每epoch结束保存模型）####### 数据加载处理。
yolov3代码详解（三）
medusa_zj的博客
07-31 731
Pytorch | yolov3代码详解三datasets.py datasets.py import glob import random import os import sys import numpy as np from PIL import Image import torch import torch.nn.functional as F from utils.augmentations import horisontal_flip from torch.utils.data import
【AlexeyAB DarkNet框架解析】九，YOLOV3损失函数代码详解(yolo_layer.c)
01-20
前言 前面已经讲完了YOLOV1/V2的损失函数代码解析，今天为大家带来YOLOv3的损失函数解析。YOLOV3的损失函数在YOLOV2的基础上，用多个独立的逻辑回归损失代替了YOLOV2里面的softmax损失，然后去掉了对Anchor在前12800次训练轮次中的回归损失，也即是YOLOV2损失函数的第二项。另外新增了一个ignore_thresh参数来忽略一些和GT box的IOU大于ignore_thresh的预测框的objectness损失。除了以上细节，其它部分和YOLOV2的处理类似。 AlexeyAB的一些更新 除了上面提到的相对于YOLOV2一些基础改动，AlexeyAB大神在
YOLO深度解读：LOSS模块详解与演进
最新发布
极限突破者的博客
06-27 1281
🏆🎉😎本文深度解析YOLO系列目标检测算法的损失函数演进，从v1的MSE到v12的WIoU+DFL+VFL组合，系统剖析了BCE、CIoU、DFL等核心损失函数的设计原理与代码实现。通过对比各版本损失函数改进（如分类任务从BCE到VFL、定位任务从MSE到动态WIoU），揭示YOLO在平衡速度与精度上的技术哲学，并提供实践中的损失函数选型建议。附完整代码实现与演进对比表，助力开发者深入理解目标检测模型的优化本质。
yolov3-darknet详细代码注释-绝对良心.zip
03-09
详细的yolov3-darknet代码解析。
YOLOv3网络架构以及代码细节解析（一）
qq_36411093的博客
03-14 1万+
看了yolo3的论文但是作者只是在文中说了一些他对于网络的改进，没有网络结构也没有损失函数，想着把代码看一下，看了一天，终于yolo有了一个很初步的了解，话不多说，一下是点击此处我用的yolov3代码，是基于tensorflow实现的，我用tensorboard可视化了整个网络，提取码bvvz,我将从网络和损失函数来分析。 作者在yolo3中搞了一个53层的darknet,代码如下： 可以看到作...
YOLOv3训练loss可视化.zip
12-02
该程序包主要功能就是提取Yolov3训练过程中的日志进行loss可视化程序，可用于论文的模型训练loss曲线绘制等。
【YOLO系列】YOLOv3代码跑通
m0_55908255的博客
12-12 1101
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。
YOLOv12模型详解及代码复现
hasakie的博客
12-13 5731
YOLOV12算法详解及Python代码复现
PyTorch-YOLOV3(loss计算)
qq_19457459的博客
01-14 1075
系列文章目录 数据集加载和预处理 网络结构 loss计算 前言 源代码连接https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3 当前代码用到的数据集为coco2014，这里提供官网地址https://cocodataset.org/ YOLOLayer，loss计算和预测 class YOLOLayer(nn.Module): """Detection layer""" def __init__(self, anchors, num_c
YOLO V3详解(三)：损失介绍
走在深度学习前沿的小宋
04-16 1466
接上文，在YOLO v3中将模型得到的输出进行解码后，如何来计算损失又成了一个新的问题。这篇博客主要用来通过代码辅助的方式解释如何计算YOLO v3的损失。这样的话，在进行以后yolo 系列的学习以及观看源码时都会有很大的帮助。
从零开始实现YOLO V3——day3损失函数与模型训练
褪色的博客
04-01 831
在Day2的内容中提到目标检测算法实际上需要完成3个机器学习的子任务，这三个任务分别是1）判断候选框内是否包含物体的2分类任务；2）识别候选框中图像类别的图片分类任务；3）预测框位置和大小的回归任务。
深度学习自学记录（7）——yolov3的整体流程四大步详细纪录
qq_40784418的博客
05-15 2480
深度学习自学记录（7）——yolov3的实现思路个人纪录整体流程二级目录三级目录 整体流程 二级目录 三级目录
【论文理解】yolov3损失函数
热门推荐
DLUT_yan的博客
09-18 5万+
看了很多关于yolov3的算法讲解，但是对于损失函数一直没怎么看懂，再看代码，发现完全不懂，所以决定再仔细看看yolov3的损失函数。 先回顾下YOLOv1的损失函数： Loss=λcoord∑i=0S2∑j=0BIijobj[(xi−x^i)2+(yi−y^i)2]+λcoord∑i=0S2∑j=0BIijobj[(wi−w^i)2+(hi−h^i)2]+∑i=0S2∑j=0BIijobj(...
【YOLOv3 Loss】YOLOv3损失函数详解
计算机视觉方面的点点滴滴，欢迎一起讨论
04-22 8194
文章目录1 自己写类 要注意什么2 计算loss所需参数2.1 pred是什么2.2 target是什么3 loss的计算过程4 代码理解5 感谢链接 1 自己写类 要注意什么 Pytorch中，调用自己写的类，forward函数为什么可以直接被调用？比如下文yolo_loss是自己写的类。 loss_item, num_pos = yolo_loss(l, outputs[l], targets) # 而不是 loss_item, num_pos = yolo_loss.forward(l, output
iou画 yolov3_编码实现yolov3过程详解
weixin_29332029的博客
12-23 1190
一.参数设置要研究一个网络，首先要搞懂各种参数的设置，因为网络训练和测试都依赖于这些超参数。除了一些超参数，u版的yolov3把网络的参数也放在了config文件里，加大了阅读的难度。我选择了把网络参数直接放在网络定义的文件里，config文件只保存超参数。# customcfg.annotations_path = "./data/annotations/annotations.tx...
YOLOv3代码详解
qq_42910179的博客
12-17 808
话不多说，直接上代码 model.py """YOLO_v3 Model Defined in Keras.""" from functools import wraps import numpy as np import tensorflow as tf from keras import backend as K from keras.layers import Conv2D, Add, ...
YOLOV3代码详解
weixin_43492016的博客
02-06 7817
代码分析：https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3 论文地址：https://pjreddie.com/media/files/papers/YOLOv3.pdf 注：本次分析的代码是以上给出的网址，全部根据自己的理解写的，如有不足，还请指正。 1、datasets.py 因为所有模型都包括数据加载，模型载入，训练和测试等，所以先从数据的载...
yolov11代码详解
02-20
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...
评论 24
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值