YOLOv5算法改进(17)— 手把手教你去更换损失函数(IoU/GIoU/DIoU/CIoU/EIoU/AlphaIoU/SIoU)

YOLOv5算法改进(17)— 手把手教你去更换损失函数(IoU/GIoU/DIoU/CIoU/EIoU/AlphaIoU/SIoU)_第1张图片

前言:Hello大家好,我是小哥谈。损失函数(loss function)是机器学习中用来衡量模型预测值与真实值之间差异的函数。它用于度量模型在训练过程中的性能,以便优化模型参数。在训练过程中,损失函数会根据模型的预测结果和真实标签计算出一个标量值,代表了模型预测的错误程度。通过最小化损失函数,可以使模型的预测结果与真实值之间的差距变小,从而提升模型的性能。本节课就简单介绍一下常见的IoU损失函数并重点讲解如何去更换损失函数! 

YOLOv5算法改进(17)— 手把手教你去更换损失函数(IoU/GIoU/DIoU/CIoU/EIoU/AlphaIoU/SIoU)_第2张图片 前期回顾:

             

你可能感兴趣的:(YOLOv5:从入门到实战,YOLO,目标检测,计算机视觉,深度学习,人工智能)