2024年4月15日发(作者：禽晓凡)

yolov5s的损失函数

yolov5s是一种目标检测算法，其损失函数是训练模型时用来衡

量模型预测结果和真实结果之间差异的函数。yolov5s使用的损失函

数是基于Focal Loss和GIoU Loss的组合，具体来说，损失函数由

四个部分组成：confidence loss、classification loss、bounding

box regression loss和GIoU loss。

confidence loss是用来衡量模型对目标存在与否的预测结果与

真实结果的差异，如果模型将没有目标的区域误判为存在目标，则会

出现较大的confidence loss，而如果模型将存在目标的区域误判为

没有目标，则会出现较小的confidence loss。

classification loss是用来衡量模型对目标类别的预测结果与

真实结果的差异，如果模型将目标类别误判，则会出现较大的

classification loss。

bounding box regression loss是用来衡量模型对目标位置的

预测结果与真实结果的差异，如果模型预测的位置和真实位置之间的

差异较大，则会出现较大的bounding box regression loss。

GIoU loss是用来衡量模型预测的bounding box与真实bounding

box之间的差异，如果模型预测的bounding box与真实bounding box

之间的IoU较小，则会出现较大的GIoU loss。

yolov5s的损失函数通过这四个部分综合来衡量模型预测结果和

真实结果之间的差异，通过不断调整损失函数的权重来优化模型的训

练效果。

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2024年4月15日发(作者：禽晓凡)

yolov5s的损失函数

yolov5s是一种目标检测算法，其损失函数是训练模型时用来衡

量模型预测结果和真实结果之间差异的函数。yolov5s使用的损失函

数是基于Focal Loss和GIoU Loss的组合，具体来说，损失函数由

四个部分组成：confidence loss、classification loss、bounding

box regression loss和GIoU loss。

confidence loss是用来衡量模型对目标存在与否的预测结果与

真实结果的差异，如果模型将没有目标的区域误判为存在目标，则会

出现较大的confidence loss，而如果模型将存在目标的区域误判为

没有目标，则会出现较小的confidence loss。

classification loss是用来衡量模型对目标类别的预测结果与

真实结果的差异，如果模型将目标类别误判，则会出现较大的

classification loss。

bounding box regression loss是用来衡量模型对目标位置的

预测结果与真实结果的差异，如果模型预测的位置和真实位置之间的

差异较大，则会出现较大的bounding box regression loss。

GIoU loss是用来衡量模型预测的bounding box与真实bounding

box之间的差异，如果模型预测的bounding box与真实bounding box

之间的IoU较小，则会出现较大的GIoU loss。

yolov5s的损失函数通过这四个部分综合来衡量模型预测结果和

真实结果之间的差异，通过不断调整损失函数的权重来优化模型的训

练效果。

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