yolov7-tiny的损失函数 YOLOv7-tiny的损失函数主要由以下几个部分组成: 1. 分类损失函数(C):这一损失函数是用来计算预测类别和真实类别之间的误差。一般来说,分类损失函数可以使用交叉熵损失函数(Cross Entropy Loss),这种损失函数在机器学习和深度学习中广泛使用,可以很好地衡量分类准确率。 2. 边界框损失函数(B...
对于Yolov7-tiny模型而言,它使用了一种称为YOLO Loss的损失函数。YOLO Loss综合考虑了目标的分类准确性、位置准确性以及目标的数量等因素。 YOLO Loss会计算模型对每个网格单元预测的目标类别概率与真实标签之间的交叉熵损失。通过最小化这个损失,模型可以学习到更准确的目标分类结果,提高目标检测的准确性。 YOLO Loss...