YOLOのLossについて。

Question

前提

機械学習の物体検出で使うYOLOの質問です。

データセットを用いた学習後にobjectnessやBoxやclassificationのグラフがでると思います。
この中のBoxとobjectnessの違いが分かりません。
内容を調べたところどちらも物体を検出して損失を調べている？という曖昧な理解までしかできませんでした。
またloss.pyの内容も確認は行いましたがコードに違いがあるが、結局何をしているのかが分かりませんでした。

どのような計算が行われていて、どのような事をしているのかが分かるサイトなどがありましたら教えていただきたいです。

実現したいこと

Boxとobjectnessがそれぞれどのような計算をおこなっているのか・どのような事をしているのか

試したこと

ここのサイトにある他の質問にあったサイトを翻訳を活用して参考にしていました。
yolov7/utils/loss.py
https://github.com/WongKinYiu/yolov7/blob/main/utils/loss.py
このサイトにあるコード(400行目辺り)をもとに調べてました。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

yolov7を使用しています。

Comments

[meg_]

> 内容を調べたところ
論文等を読まれたのでしょうか？何かしらのソースコードを読まれたのでしょうか？

[S.ta]

ここのサイトにある他の質問にあったサイトを翻訳を活用して参考にしていました。
https://github.com/WongKinYiu/yolov7/blob/main/utils/loss.py
このサイトにあるコードをもとに調べてました。

[meg_]

質問は編集可能ですので、追加の情報は質問に追記されると他の有識者の方からの回答がつきやすくなるかと思います。

[S.ta]

ありがとうございます。さっそく編集してみます。

Answer 1

令和三年度 岐阜県生活技術研究所研究報告 No.24 より説明を抜粋しました。

＜各項目の説明＞
・Box：検出位置（ボックス）の正確さ
・Objectness：検出範囲内の物体の有無の信頼度

手法については下記等に日本語での解説がありました。参考になるかと思います。

• YOLOv7を完全に理解した（YOLOv7の論文を読んでみた）
• 【論文読解】PP-YOLO: An Effective and Efficient Implementation of Object Detector ← yolov7ではありません

Comments

[S.ta]

ありがとうございます！とても参考になりました！