最终,损失函数可以表示为: Total Loss = Loc Loss + Conf Loss + Class Loss 其中,Loc Loss、Conf Loss和Class Loss分别表示定位误差损失、置信度误差损失和分类误差损失的累加和。YOLOv3使用梯度下降等优化算法来最小化总损失函数,以提高目标检测的准确性和鲁棒性。©...
下面将介绍Yolov3的损失函数公式。 Yolov3的损失函数主要由三部分组成:定位损失、置信度损失和类别损失。 1.定位损失: 对于每个目标框(bounding box),Yolov3使用平方根均方差(Smooth L1 Loss)作为定位损失。首先,计算预测边界框和真实边界框的坐标差异: $$ \begin{align*} \Delta_{x} &= \sqrt{\frac{{\...
表征是否包含目标物体的损失函数,通过pred_objectness和label_objectness计算。 loss_obj = paddle.nn.fucntional.binary_cross_entropy_with_logits(pred_objectness, label_objectness) 1. 表征物体位置的损失函数,通过pred_location和label_location计算。 pred_location_x = pred_location[:, :, 0, :, :] pred_...
有句话说“把知识讲的农妇都能听懂,那才是真的懂了” 本人小白,毕设正在做基于yolov3的目标检测系统研究,在网上找了一万遍,基本没有靠谱的损失函数,全是假的或者旧版本的,害人不浅,最后终于找到一个靠谱的。本人花了两天好不容易在源码中找到了其位置并对应上,源码超级零散,各种调用,创作者用的变量定义也不知...
YOLOv3采用了平方误差函数(Squared Error)作为位置损失的计算方式,其公式如下: loss_{coord} = lambda_{coord} * sum_{i = 0}^{S^2} sum_{j = 0}^{B} sum_{k = 0}^{C} 1_{ij}^{obj} * [ (x_{ij} - \hat{x}_{ij})^2 + (y_{ij} - \hat{y}_{ij})^2 ] 其中,lambda_{...