loss_bbox(bbox_pred,bbox_targets,bbox_weights,avg_factor=num_total_samples) bbox_pred:tensor(B*H*W*num_anchors, 4),一个batch中的所有图片的某个特征层的位置预测得分。当采用IoU loss类时,要对预测框进行bbox_coder.decode解码,返回(x1,y1,x2,y2)格式。 bbox_targets:tensor(B*H*W*num_...
1.MSE方式 最早的bbox_loss采用的是MSE方法 L MSE = ( x 1 − x 2 ) 2 + ( y 1 − y 2 ) 2 + ( w 1 − w 2 ) 2 + ( h 1 − h 2 ) 2 \mathcal{L}_{\text {MSE}} = (x1-x2)^2 + (y1-y2)^2 + (w1-w2)^2 +(h1-h... 查看原文 误差反向传播(BP)算法 ...
你好, 基于独立数据集训练时,bbox_loss始终是0,模型无法预估。 训练如下, inferece时报错, 我的train config文件是: test_haomi_v06101440.txt 我的train.json文件是: train_direct.json 我的label.json文件是: label.json 求助, 辛苦帮忙看下为什么bbox loss始终是0, 模型无法正确inference呢? btw, 按照之...
1.metrics.py修改一下注释掉原来的bbox_iou,复制上面的完整代码 2.loss.py中把想要使用的iou设置为True(下图以EIOU为例)
可以正常进行反向传播,但是box loss会直接崩溃掉,仔细观察数据集本身和任务模型代码,由于我的训练样本集中存在大量的密集分布的小样本,在网络降采样过程中极易vanish,比如我在某处检测网格中存在目标,但由于网络检测不到,会导致mask为0,但anchors匹配样本得到的却是正样本,从而导致计算一个batch的平均loss中出现除数为...
@tm924222, could you provide me a sample annotation file?嗨,你能给我一个示例注释文件吗? 我也遇到了这个问题,但我的loss_cls一开始很大但一个epoch后就变成0了,loss_box和loss_dfl一直是0 wondervictor commentedon May 23, 2024 wondervictor
提出IoU loss的论文: 不论是L2还是smooth L1 loss都没有考虑到四个点的关联性和尺度不变性,这个是比较致命的缺点,当两对预测框与GT框的IoU相同时,尺度更大那一对loss会更高,或者如下图,用左下角和右上角点计算损失,L2 loss相同,但IoU却不相同。
6.loss = class_loss + bbox_loss 7.optimize(loss) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 然后采用SGD方法对模型优化训练,这是一个预测实例: 模型已正确对图像中物体(狗)分类,并给出它在图像中的位置。红色框是真实框,而青色框是预测框,虽然有偏差,但非常接近。为了评估预测框与真实框的匹配程度,我们可以计算两...
问什么是loss_cls和loss_bbox ?为什么他们总是训练为零？EN实际上，低价在市场上通常只是扮演着“搅局...
IOU:量化预测框与真实框的贴合程度,用于训练时的损失计算(如IoU Loss)和推理时的框筛选。 NMS:解决同一目标被多个候选框检测的问题,通过置信度排序和重叠度阈值保留最准确的框。 锚点机制:预定义不同长宽比的基准框,提升模型对不同形状目标的适应能力。 五、输出与应用 最终输出的b...