YOLOv11 损失函数解析

YOLO (You Only Look Once) 系列是一种实时目标检测算法，其中YOLOv1首次提出了全卷积网络结构来同时预测目标的位置和类别。YOLO11这个版本可能是误解或拼写错误，通常我们讨论的是最早的YOLO版本YOLOv1。 YOLOv1 的损失函数主要是由两个部分组成的： 1. **Intersection over Union (IoU)** 或称为 Jaccard 指数损失：用于计算预测框与真实框之间的交并比。如果预测框和真实框有高 IoU，表示匹配良好；反之则表示误差大。这是通过二元交叉熵的形式引入的，鼓励模型学习更精确的目标位置。 2. **Classification Loss**：对于每个网格单元，它预测每个网格区域内物体的类别概率。这采用了一个多项式分布作为背景类别和多个前景类别的联合概率，通过交叉熵损失来评估分类准确性。 总损失函数可以表示为： L = λ * BCE Confidence Loss + BCE Class Loss - α * IOU Loss - BCE Confidence Loss: 对于每个网格，对中心点和大小预测的概率损失。 - BCE Class Loss: 对于每个网格内的每个类别的概率损失。 - λ 和 α 是权衡这两个部分的超参数。