定义:cls_loss代表分类损失,即模型在预测目标类别时的错误程度。 意义:除了预测目标的位置外,目标检测模型还需要预测目标的类别。cls_loss用于衡量模型在分类任务上的性能,并在训练过程中进行优化。 dfl_loss: 定义:dfl_loss可能代表某种特定于模型或实现方式的损失函数,其名称和具体含义可能因不同的YOLO版本或变种而有所不
本质上讲,Focal Loss 就是一个解决分类问题中类别不平衡、分类难度差异的一个 loss,总之这个工作一片好评就是了。大家还可以看知乎的讨论:如何评价 Kaiming 的 Focal Loss for Dense Object Detection?[1] 看到这个 loss,开始感觉很神奇,感觉大有用途。因为在 NLP 中,也存在大量的类别不平衡的任务。 最经典的就...
03/18 06:15:39 - mmengine - INFO - Epoch(train) [1][50/70] base_lr: 2.0000e-04 lr: 9.8000e-06 eta: 1:58:38 time: 1.2826 data_time: 0.0524 memory: 11573 grad_norm: nan loss: 331.5620 loss_cls: 331.5620 loss_bbox: 0.0000 loss_dfl: 0.0000 具...
SSD是一种基于全卷积的网络的检测器，用不同层检测不同大小的物体。这中间有个矛盾，前面的featmap大，...