YOLOv5中 计算MAE, RMSE 的方法

Question

YOLOv5中 计算MAE, RMSE 的方法
请问如何修改代码呢？或者从哪里可以看出来呢？
希望可以详细一些，谢谢！

Answer 1

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在YOLOv5中，计算MAE（Mean Absolute Error）和RMSE（Root Mean Squared Error）的方法可以通过修改train.py文件中的Loss类实现。 具体来说，需要在Loss类的定义中添加对应的计算函数，并在forward函数中进行调用并将结果返回。下面是一个简单的示例代码，其中添加了计算MAE和RMSE的方法：

class Loss(torch.nn.Module):
    ...
    def mae(self, x, y):  # 定义MAE计算函数
        return torch.mean(torch.abs(x - y))
        
    def rmse(self, x, y):  # 定义RMSE计算函数
        return torch.sqrt(torch.mean((x - y) ** 2))
        
    def forward(self, pred, targets, model):  # 计算损失函数
        ...
        loss_xywh = self.bbox_loss(pred[..., :4], targets[..., :4], indices, anchor_ious, i, j)  # 计算xywh部分的损失
        
        loss_conf = self.conf_loss(pred[..., 4], targets[..., 4], indices, anchor_ious, pred[..., 5:], targets[..., 5:], i, j)  # 计算confidence部分的损失
        
        mae_loss = self.mae(pred[..., :4], targets[..., :4])  # 计算MAE
        rmse_loss = self.rmse(pred[..., :4], targets[..., :4])  # 计算RMSE
        
        loss = loss_xywh + loss_conf
        
        return loss, loss_xywh, loss_conf, mae_loss, rmse_loss

在上述代码中，我们在Loss类中添加了两个方法mae和rmse用于计算MAE和RMSE，然后在forward函数中计算这两个指标并返回结果。具体计算MAE和RMSE的方法可以根据要求进行修改。 参考链接：https://github.com/ultralytics/yolov5/pull/1647/files