YOLOv11 이해하기 (4) - Loss

https://sims-solve.tistory.com/133

YOLOv11 이해하기 (3) - Head

 

이전 포스팅에서 Head 부분까지 어떻게 연산을 진행하는지 살펴봤고, 이제 학습을 위해 어떤 식으로 Loss를 구하는지 살펴볼 차례다.

Yolov11에 대한 글을 쓰고 있지만, 가장 많이 언급하고 있는게 Yolov8과 아주 유사하다는 점이다.

Loss또한 Yolov8과 똑같다! 

둘 중 하나의 글만 참고해도 될 것 같다.

 

 

Yolo의 loss는 총 3개의 loss를 더해서 진행된다.

box loss , cls loss, dfl loss 3개의 loss를 통해 최종 loss을 구하고, 이를 바탕으로 학습을 진행하게 된다.

Detector를 통해 구해놓은 shape을 이용하여 3개의 loss를 구하는데 사용하게 된다.

 

CLS를 위한 shape(1,80,8400) 과 Bbox를 위한 shape (1,64,8400) 두개를 이용하여 3개의 loss를 구한다.

그럼 어떻게 2개에서 3개의 loss를 구하는가??

 

일단, CLS shape을 이용하여 cls loss를 구한다!

 

나머지 2개는 Bbox를 위한 shape을 이용하여 구하게 되는데,

기본 Bbox shape을 이용하여 Bbox loss를 구하고,

다시 Bbox shape을 한번 가공시켜 DFL loss를 구하는 방식으로 총 2개 loss를 구하는데 사용된다.

 

DFL Loss는 따로 글을 써서 소개를 할 예정이니 여기서는 총 3개의 loss를 통해서 yolo를 학습할 수 있는 loss를 구할 수 있다고 생각하면 되겠다.

 

지금까지 yolov11에 관련된 아키텍쳐와 loss를 구하는 방법을 알아보았다. yolov8의 내부 구조 및 학습 방법에 관련된 지식이 있다면, v11은 조금의 변화로 구성한 것이므로 손쉽게 지식을 얻을 수 있을 것이다.