【小白学YOLO】-YOLOv1 Training-LOSS
【摘要】 YOLOv1 Training-LOSS详细解读LOSS函数的意义 loss函数（损失函数），是决定网络学习质量的关键。Loss函数的作用就是描述模型的预测值与真实值之间的差距大小。寻找一个标准帮助训练机制随时优化参数，以便于找到网络的最高精度下的参数。Loss函数就是指导模型在训练过程中朝着收敛的方向前进。YOLOv1中LOSS函数的内容LOSS函数详解LOSS函数由三部分组成，分别是：...
YOLOv1 Training-LOSS详细解读
LOSS函数的意义
loss函数（损失函数），是决定网络学习质量的关键。Loss函数的作用就是描述模型的预测值与真实值之间的差距大小。寻找一个标准帮助训练机制随时优化参数，以便于找到网络的最高精度下的参数。Loss函数就是指导模型在训练过程中朝着收敛的方向前进。
YOLOv1中LOSS函数的内容
LOSS函数详解
LOSS函数由三部分组成，分别是：坐标误差、IOU误差和分类误差。
在上一篇博客中，我们详细解释了输出特征图7×7×30的含义，此时，我们就需要30这个参数，来解释YOLOv1版本中的LOSS函数。
30=（4+1）+（4+1）+20其中
4：（x,y,w,h);
1：c（置信度）
具体对应如下图：
（由于此段落可能含有不明意义字符导致审核不通过，因此由图片方式呈现）
YOLOv1中LOSS函数源码
（由于英文代码过多，容易误判，具体代码可参考：https://www.cnblogs.com/WSX1994/p/11226012.html）
【声明】本内容来自华为云开发者社区博主，不代表华为云及华为云开发者社区的观点和立场。转载时必须标注文章的来源（华为云社区）、文章链接、文章作者等基本信息，否则作者和本社区有权追究责任。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，欢迎发送邮件进行举报，并提供相关证据，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容，举报邮箱：
cloudbbs@huaweicloud.com
- 点赞
- 收藏
- 关注作者
评论（0）