在本文中,我们将深入探讨Yolov5 Box Loss损失函数的原理和应用。 我们需要了解目标检测的基本原理。目标检测是指在图像或视频中检测出特定目标的位置和大小。在YOLOv5模型中,目标检测是通过将图像分成多个网格单元来实现的。每个网格单元负责检测该单元内的目标。每个网格单元包含多个预测框,每个预测框包含目标的位置和...
在yolov5中,box_loss损失函数用于衡量预测框与真实框之间的差异。具体而言,box_loss由两个部分组成:坐标损失和置信度损失。坐标损失用于衡量预测框的位置偏移程度,而置信度损失则用于衡量预测框内是否包含目标物体。 对于坐标损失,yolov5采用了平方根坐标损失(square-root coordinate loss)。这种损失函数能够有效地缓解小...
可以使用常见的损失函数,如均方差损失函数nn.MSELoss、交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss等。 输入数据不匹配:检查损失函数计算的输入数据,确保输入数据的形状与标签数据相匹配。可以
这时候思路就很明显了,要想“软化”这个 loss,就得“软化”θ(x),而软化它就再容易不过,它就是 sigmoid 函数。我们有: 所以很显然,我们将θ(x)替换为σ(Kx)即可: 这就是我昨晚思考得到的 loss 了,显然实现上也是很容易的。 现在跟 Focal Loss Focal Loss Kaiming 大神的 Focal Loss 如果落实到ŷ =...
1. Ln损失1.1. L2 Loss(均方误差MSE)定义 MSE = \sum_{i=0}^{n} (y_i - y_i^p)^2 / n y_i :label y_i^p :预测值原理假设误差分布即模型预测与真实值的差值,满足高斯分布,基于极大似然函数推导而得。 1.2. L1 los…
此篇为SSD 中Multibox Loss部分的代码解析,包含代码测试和原理说明,文章内容较多,我尽可能的多添加一些测试代码方便大家理解,如果有地方出现错误,欢迎大家指正。 Multiboss loss 包含 match() 、jaccard() 、intersect()、smooth_l1_loss() 等函数,所以文章开头先讲解预备函数代码,最后综合起来讲解multibox loss代码...
yolov5 box_loss损失函数 Yolov5 box_loss损失函数结构是由三部分构成的,它们是分类损失(classification loss)、平衡损失(balancing loss)和框回归损失(box regression loss)。 1.分类损失(classification loss):将每个矩形框的预测类别和真实类别进行比较,这种损失又称为交叉熵损失(cross-entropy loss)或多类Softmax...
1.MSE方式 最早的bbox_loss采用的是MSE方法 L MSE = ( x 1 − x 2 ) 2 + ( y 1 − y 2 ) 2 + ( w 1 − w 2 ) 2 + ( h 1 − h 2 ) 2 \mathcal{L}_{\text {MSE}} = (x1-x2)^2 + (y1-y2)^2 + (w1-w2)^2 +(h1-h... 查看原文 误差反向传播(BP)算法 ...
GIOU loss可以简单表示为:LGIOU=1−GIOULGIOU=1−GIOU即:LGIOU=1−IOU+C−/CLGIOU=1−IOU+C−/C 在两个b-box没有交集的情况下: 可以看到GIOU会随两个框之间的距离变化而变化,从而反应到loss上,从而指导预测框的移动方向。 但是,当两个框属于包含关系时,GIOU会退化成IOU,无法区分其相对位置关系...
RetinaFace 因为其速度快,精度高,是工程中常用的人脸检测模型,和 SSD 一样,它在训练和预测阶段也采用了先验框。最近拿到一份 PyTorch 版本的 RetinaFace,在损失函数(loss function)部分,明显采用了 SSD 的 multibox loss 计算方法。 研究某个深度学习模型,除了它的网络设计之外,loss 的计算是最值得研究的了,...