YOLOv5代码阅读笔记 - 损失函数

出处：(23条消息) YOLOv5代码阅读笔记 - 损失函数_weixin_51917840的博客-CSDN博客_yolov5的损失函数 

YOLOv5代码阅读笔记 - 损失函数
yolov5 中包含了以下三种损失函数：

classification loss: 分类损失
localization loss: 定位损失
confidence loss: 置信度损失
总体的损失即为以上三者的加权相加，通过改变权值可以调整对三者损失的关注度。

分类预测

通常对于分类任务，输出的标签是互斥的。如将某一个生物可能为人、狗或是猫，且该生物只可能是三种类别中的一种。此时将会用到 softmax 函数将三者的预测值转换为总和为 1 的概率值，并分类为概率最高的那一类。

yolov3 之后考虑到一个目标可能同时属于多个类别，如同时识别一个人的性别和姿态，则会输出如“男性”、“行走”两个结果。此时概率之和可能将大于 1。故在 yolov3 之后则对每一个类别预测的结果使用二元交叉熵损失：

 

 

 

边界框预测

边界框预测是目标检测中最主要的任务之一，目标检测中想要框出检测到的目标，就需要通过对边界框所在位置数据的预测。

在之前的版本中，使用的是平方损失，即：

其中 x , y , w , h x, y, w, hx,y,w,h 分别代表预测框的左上角坐标与框的长宽。

但该方法存在一定问题，由于边界框预测需要着重于该框与真实框的重叠区域面积，且重叠区域的面积与两者并集区域的面积之比越大越好，但光使用平方损失无法很好地衡量这一点。为了解决这一问题，之后衍生出多个基于 IoU 的损失计算方式。

MSE
IoU loss
GIoU loss
DIoU loss
CIoU loss

但该方式还存在两个问题：

1. 当真实框和预测框完全不重叠时，因为其损失都为 1，则无法反映预测框离真实框的远近
2. 当真实框包含预测框，且真实框与预测框的大小固定时，其 IoU 很定为预测框与真实框面积的比值，则无论预测框在真实框中的哪个位置，损失都不变。

GIoU

为了解决 IoU 的第一个问题，GIoU 出现了。GIoU 在 IoU 的基础上还增加了一个框，即为能够同时框住真实框与预测框的最小的框，如下图所示：

 橙色部分 (包括蓝色和绿色) 即为最小方框 C。C 的面积减去预测框与真实框的面积，再比上 C 的面积，即可反映出真实框与预测框距离。损失计算公式如下：
 

 

橙色部分 (包括蓝色和绿色) 即为最小方框 C。C 的面积减去预测框与真实框的面积，再比上 C 的面积，即可反映出真实框与预测框距离。损失计算公式如下：

 

GIoU 中，真实框与预测框距离越远时, C 的值也越大，C 减去预测框与真实框面积的值也越大，最后趋近于 1。那么真实框与预测框当越远时，损失也越接近 2。但是 GIoU 虽然解决了真实框与预测框完全分离时 IoU 无法衡量两者距离的问题，但是依旧无法解决问题二。 

DIoU 

 为了解决上述问题，2020年又衍生出了 DIoU。与 GIoU 不同，DIoU 中使用真实框和预测框中心点距离的平方与两者最小框 C 对角线长度平方的比值作为衡量标准的一部分。 

黄色和绿色的方块分别为真实框和预测框，其中红色的点为两者的重点，中间的黑色线段为真实框和预测框中点的连线。蓝色的框为最小框 C，红色虚线为 C 的对角线。DIoU 的计算方法以及损失如下： 

 

DIoU 的好处即为解决了最初的第二个问题，使得预测框的中心点能够向真实框的中心点靠近。同时 DIoU 相比 GIoU 能够更快地收敛。 

CIoU 

 

CIoU 为 DIoU 的再次升级版，其中考虑到了预测框与真实框的长宽比例问题，再其中新添加了两个参数，即：

 

 CIoU 通过更多的维度来考虑预测框与真实框的差异，效果更好，所以一般使用 CIoU。

 

置信度预测 

 

tobj[b, a, gj, gi] = (1.0 - self.gr) + self.gr * score_iou

就一行代码，前半部分作为有无检测目标的损失部分，后半部分为当检测结果为有目标的情况下，检测框准确度的损失。

1.0 - self.gr 计算了置信度的损失，让 gt 中有目标的区域在优化中置信度更高。self.gr * score_iou 则包含 iou 的损失，检测框与真实框差距越大，score_iou 越大，后半部分的 loss 也越大。