YOLOv3的损失函数由多个部分组成,每个部分都有不同的权重来控制其在整个损失函数中的重要性。下面详细解释YOLOv3的损失函数。 1.置信度损失: YOLOv3使用了一种称为二分类交叉熵损失函数来度量预测框的置信度,即预测框中是否包含物体。对于每个预测框,如果其与真实框的IoU(重叠联合比)大于一个阈值(如0.5),则将其...
yolov3损失函数详解 YOLOv3损失函数是当前目标检测模型中常用的损失函数,能够使模型更加精准的去检测目标物体,其实YOLOv3的损失函数与YOLOv2的损失函数并没有什么不一样的,只是在融合了K-means聚类法结果之后有了更精确的损失函数,可以更好的检测目标物体。YOLOv3损失函数包括类别损失(Class Loss)、边界框损失(Bounding...
输出层的shape分别为(13,13,75),(26,26,75),(52,52,75),最后一个维度为75是因为是基于voc数据集的,有20种类别,4个位置调整参数,1个是否有物体的置信度分数,yolov3针对每一个网格点存在3个先验框,所以最后维度为3x25;如果使用的是coco训练集,类则为80种,最后的维度应该为255 = 3x85,三个特征层的shap...
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
二、yolov3的损失函数 yolov3的损失函数采用误差的平方和整合了预测框定位误差与有无目标的IOU误差以及分类误差,如下图所示: 值得注意的是,上述图片中,定位误差项的权重一般较大,设为5.为了体现有没有目标的区别,在IOU误差项中,有目标box的权重为1,而没有目标的box的权重为0.5.最后的分类误差项的系数固定为1,...
Yolov3损失函数详解 YOLOv3损失函数是在YOLOv1和YOLOv2基础上改进得到的,改进的最大的地方是:由于YOLOv3将分类预测改为回归预测,分类损失函数便换成了二值交叉熵损失函数。 (1)YOLOv3损失函数组成如下式所示: 图片输入到神经网络后会被分成 个网格,每个网格产生 个候选框,每个候选框会经过网络最终得到相应的...
Yolov3损失函数详解 YOLOv3损失函数是在YOLOv1和YOLOv2基础上改进得到的,改进的最 大的地方是:由于YOLOv3将分类预测改为回归预测,分类损失函数便换成了 二值交叉熵损失函数。 (1)YOLOv3损失函数组成如下式所示: 2 22 00 ˆˆoss[()()] SB objjj coordijiiii ij LIxxyy 2 22 00 ˆ ˆ[()()...
YOLOv3目标检测:原理与源码解析-35-YOLOv3的损失函数-白勇的在线视频教程 2021-06-07 回复喜欢 WenzeGalaxy 作者 R-FCN、SSD、YOLO2、faster-rcnn和labelImg实验笔记R-FCN、SSD、YOLO2、faster-rcnn和labelImg实验笔记 - yumoye - 博客园 2021-06-07 回复喜欢 WenzeGalaxy 作者 YOLOV3_原理详...
YOLOV3使用[yolo] 层来计算损失函数以及预测分类和边界框回归,前面经过 darknet-53 的基础网络提取特征,又经过一些特征融合,就得到了3个不同尺度的 yolo 层,分别预测大、中、小物体。主要代码在/src/yolo_layer.c。cfg文件的配置如下: 代码语言:javascript ...
[yolo]层 YOLOV3使用[yolo] 层来计算损失函数以及预测分类和边界框回归,前面经过 darknet-53 的基础网络提取特征,又经过一些特征融合,就得到了3个不同尺度的 yolo 层,分别预测大、中、小物体。主要代码在/src/yolo_layer.c。cfg文件的配置如下: [yolo]mask=0,1,2#该层预测哪个规模的框,0,1,2表示预测小...