解释:obj_loss(对象损失)在目标检测任务中用于衡量模型预测的对象存在性与真实情况之间的误差。它通常与模型判断一个区域是否包含目标对象的能力相关。 意义:通过最小化obj_loss,模型能够更好地区分图像中的前景和背景,提高目标检测的准确性。 cls_loss在分类任务中的角色: 解释:cls_loss(分类损失)在分类任务中用...
1. 整体流程 在理解“为什么使用PyTorch训练模型的box_loss、obj_loss、cls_loss都为nan”之前,我们需要了解整个训练过程的流程。下面是PyTorch训练模型的一般流程: 准备数据:首先我们需要准备训练数据,包括输入数据和对应的标签。 定义模型:然后我们需要定义模型的结构,包括网络的层次结构。 定义损失函数:接下来我们需要...
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...
我的loss_cls: 0.0000, loss_bbox: 0.0000这两个值不是0.0000,是有值的,还正常的值。 Author pumpkin33498 commented Jan 14, 2022 我用YOLOX训练自己的数据集的时候一直显示loss_cls: 0.0000, loss_bbox: 0.0000,然后测试的时候会有ERROR The testing results of the whole dataset is empty 请问可能是什...
For the box, obj, cls loss given in the output of the training and the results.txt/.png files is this the same as yolov3 losses? If this is the similar to yolov3 is it the same as the coordinate loss, objectness loss, and classification loss: given in the following post: https:/...
目标检测模型三大损失cls_loss box_loss model_loss 目标检测 sota,步骤:(1)训练的时候有3D点云和3D框,将3D框投影到图像上,获得2D框(前景点),然后使用GTSamples对点云进行数据增强,在3D点云场景中插入一些3Dobject,这些插入的3Dobject也要投影到图像上,但是不是
When I set the batch size to 16 and tried to generate results.png by calling plot_results() in plots.py, something wrong happened. As the image shows below, there are disorders on the Y-axis of val/box_loss, val/obj_loss and val/cls_loss. And matplotlib output the following warning...
iter: 10 / 80000, total loss: 0.8165, rpn_loss_cls: 0.4789, rpn_loss_box: 0.3374, loss_cls: 0.0002, loss_box: 0.0000, lr: 0.001000 speed: 0.446s / iter iter: 20 / 80000, total loss: 0.3478, rpn_loss_cls: 0.2360, rpn_loss_box: 0.1119, los...