yolov3 損失函式主要分為loss_xy,loss_wh,loss_confidence,loss_class
loss_xy: darknet與kreas稍有不同。
darknet是sse，kreas是二值交叉熵。一種解釋如下：bounding box回歸是square error loss，分類 and object confidence都是交叉熵 我的理解：作者使用(包括bounding box的位置回歸和logistic 二分類)delta的平方。注意的是，對於logistic回歸，正好方差損失和交叉熵損失的求導形式是一樣的，都是output - label的形式。也就是說，本來我們這裡應該用(二元分類的)交叉損失熵的，不過作者這裡直接用方差損失代替了，因為數值趨勢上是一樣的。
loss_wh:基本一致，主要聯合上面的對小物體回歸損失乘了乙個係數，scale=2-w*h，越小的物體，回歸損失越大，有利於模型更好的檢測小物體。
loss_confidence: 分為obj和no_obj兩種情況計算。對於obj(該檢測框有對應的真實框)，二值交叉熵；對於no_obj(該檢測框無對應的真實框)，當檢測框和真實框的iou低於0.5，需要計算no_obj_confidence_loss，也是二值交叉熵。
loss_class:二值交叉熵
yolov2 損失函式 YOLOv3損失函式詳解
yolov3 損失函式詳解 yolov3 損失函式是在 yolov1 和yolov2 基礎上改進得到的，改進的最 大的地方是 由於 yolov3 將分類 改為回歸 分類損失函式便換成了 二值交叉熵損失函式 yolov3 損失函式組成如下式所示 osss bobjjj coordiji iiii jl...
YOLOv3的正負樣本和損失函式
查了好多資料和程式，其方實現法都不同，解釋一下 中的方法吧 如果某網格的某個邊框負責 該物體 正樣本 其餘不負責 該物體的邊框，且邊框和真實值iou 閾值 背景 負樣本 其餘既不負責 物體，且iou較大的邊框不參與loss計算 loss計算中，負責 目標 即正樣本 和背景 即負樣本 以及不參與計算l...
yolov3系列 零 yolov3詳解
目標檢測演算法與efficientdet講解 論 文 翻譯 yolov3主頁 yolo系列的目標檢測演算法可以說是目標檢測史上的巨集篇巨作，v3演算法是在v1 v2基礎上形成的，先看下 yolov1 yolov2 下圖為yolov3的網路結構 dbl darknetconv2d bn leaky 是...