损失计算

YOLOv5的损失主要由三个部分组成：

Classes loss，分类损失，采用的是BCE loss，注意只计算正样本的分类损失。 

Objectness loss，obj损失，采用的依然是BCE loss，注意这里的obj指的是网络预测的目标边界框与GT Box的CIoU。这里计算的是所有样本的obj损失。 

Location loss，定位损失，采用的是CIoU loss，注意只计算正样本的定位损失。
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在源码中，针对预测小目标的预测特征层（P3）采用的权重是4.0，针对预测中等目标的预测特征层（P4）采用的权重是1.0，针对预测大目标的预测特征层（P5）采用的权重是0.4，作者说这是针对COCO数据集设置的超参数。

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对应在loss.py文件中的class ComputeLoss类找到下面代码，修改相应的数值

[loss]
1
self.balance = {3: [4.0, 1.0, 0.4]}.get(m.nl, [4.0, 1.0, 0.25, 0.06, 0.02])  # P3-P7