Yolov5 损失函数

Yolov5 损失函数

• 正负样本匹配策略
• 正样本个数的增加策略
• 损失函数

正负样本匹配策略

• 本文的正负样本指的都是预测框而不是groundtruth框。正负样本是根据groundtruth框和anchor的匹配情况来确定的。

• yolov3/4采用的都是基于IOU的匹配策略，而 Yolov5采用的是基于宽高比例的匹配策略。具体而言，对每一个groundtruth框，分别计算它与9种anchor的宽与宽的比值、高与高的比值，在宽比值、高比值这2个比值中，取最极端的一个比值，作为groundtruth框和anchor的比值，具体实现的伪代码为：max( anchor / groundtruth, groundtruth / anchor )。
  

• 得到groundtruth框和anchor的比值后，若这个比值小于设定的比值阈值（anchor_t=4），那么这些anchor(可能有多个)就负责预测groundtruth框，这些anchor的预测框就被称为正样本，所有其它的预测框都是负样本，yolov5中没有忽略样本。

正样本个数的增加策略

• Yolov5共有3个预测分支（三个检测头），共有9种不同大小的anchor，每个预测分支上有3种不同大小的anchor。
• Yolov5算法通过以下3种方法大幅增加正样本个数：
• (1) 跨预测分支预测：假设一个groundtruth框可以和2个甚至3个预测分支上的anchor匹配，则这2个或3个预测分支都可以预测该groundtruth框，即一个groundtruth框可以由多个预测分支来预测。
• (2) 跨网格预测：假设一个groundtruth框落在了某个预测分支的某个网格内，则该网格有左、上、右、下4个邻域网格，根据groundtruth框的中心位置，将最近的2个邻域网格也作为预测网格，也即一个groundtruth框可以由3个网格来预测；
• (3) 跨anchor预测：假设一个groundtruth框落在了某个预测分支的某个网格内，该网格具有3种不同大小anchor，若groundtruth可以和这3种anchor中的多种anchor匹配，则这些匹配的anchor都可以来预测该groundtruth框，即一个groundtruth框可以使用多种anchor来预测。

损失函数

• 分为坐标损失(loss_ciou)、目标置信度损失(loss_obj)和分类损失(loss_cls)三部分。其中目标置信度损失和分类损失采用BCEWithLogitsLoss（带log的二值交叉熵损失），坐标损失采用CIoU损失。虽然代码里面损失的变量名字写的是giou，但是通过看代码可以发现，其损失的代码实现中写了GIOU/DIOU/CIOU三种方法，默认情况下使用的是CIOU损失。
• 3个预测分支上的分类损失、坐标损失直接相加，得到总的分类损失和坐标损失，而3个预测分支上的目标置信度损失需要进行加权再相加，得到总的目标置信度损失，权中分别为[4.0, 1.0, 0.4]，其中4.0是用在大特征图（预测小目标）上，所以，这里的加权，我认为是旨在提高小目标的检测精度。
• 最后将分类损失、坐标损失、置信度损失直接相加，得到一个总损失（每张图像的平均总损失），再乘以batch的大小，得到用于更新梯度的损失。

参考：https://blog.csdn.net/chocv/article/details/117398749