yolox 修改损失函数为NWD
时间: 2025-06-29 15:12:23 浏览: 11
### 修改 YOLOX 损失函数为 NWD
为了在YOLOX中实现NWD(Negative Weighted Distance)作为损失函数,可以借鉴`yolov5-NWD.py`文件中的`wasserstein_loss`函数[^1]。具体来说,在YOLOX项目中找到负责定义损失函数的部分并替换原有的损失函数逻辑。
#### 定位原始损失函数位置
通常情况下,YOLO系列框架会在特定模块内处理损失计算工作。对于YOLOX而言,该部分位于`./yolox/models/yolo_head.py`文件内的`YoloHead`类下的`get_losses()`方法里。这里就是需要被修改的地方。
#### 实现新的NWD Loss Function
基于已有的Wasserstein距离理论基础构建适用于目标检测场景下的负权重距离损失函数:
```python
import torch.nn.functional as F
from scipy.stats import wasserstein_distance
def nwd_loss(pred, target):
"""
计算预测框与真实框之间的 Negative Weighted Distance (NWD) 损失
参数:
pred: 预测边界框坐标张量
target: 真实边界框坐标张量
返回值:
loss: 平均后的NWD损失值
"""
# 将pred和target转换成一维分布形式以便于后续操作
pred_dist = F.softmax(pred.view(-1), dim=0).cpu().detach().numpy()
target_dist = F.one_hot(target.long(), num_classes=pred.size(1)).float().view(-1).cpu().detach().numpy()
# 使用SciPy库来高效地求解两个离散概率分布间的Earth Mover's Distance即Wasserstein distance
wd = wasserstein_distance(pred_dist, target_dist)
# 考虑到优化方向问题,取相反数得到最终的loss项
return -torch.tensor(wd, requires_grad=True)
```
这段代码实现了从输入数据准备到最后返回可反向传播梯度的过程,并且通过引入Softmax层使得输出更接近合法的概率质量函数(PMF),从而满足EMD/Wasserstein metric的要求。
#### 替换原有Loss Component
最后一步是在`get_losses()`内部调用新创建好的`nwd_loss`代替旧版本的位置误差惩罚机制。注意调整超参数配置以适应不同应用场景的需求。
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