最后，我们结合L1 Loss、IoU Loss等多个因素，综合计算出最终的Box Loss。这一步就像是把所有的评判标准放在一起，让我们可以最终决定哪个预测框最符合目标检测的标准。通过反向传播调整，模型一步步优化，目标是减少Box Loss，精确找到目标。计算示例 最后，根据这些计算，我们得到框的误差量，包括中心点偏移、宽高偏...
在yolov5中,box_loss损失函数用于衡量预测框与真实框之间的差异。具体而言,box_loss由两个部分组成:坐标损失和置信度损失。坐标损失用于衡量预测框的位置偏移程度,而置信度损失则用于衡量预测框内是否包含目标物体。 对于坐标损失,yolov5采用了平方根坐标损失(square-root coordinate loss)。这种损失函数能够有效地缓解小...
PyTorch训练模型中 box_loss、obj_loss、cls_loss为nan的原因及解决方法 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...
在本文中,我们将深入探讨Yolov5 Box Loss损失函数的原理和应用。 我们需要了解目标检测的基本原理。目标检测是指在图像或视频中检测出特定目标的位置和大小。在YOLOv5模型中,目标检测是通过将图像分成多个网格单元来实现的。每个网格单元负责检测该单元内的目标。每个网格单元包含多个预测框,每个预测框包含目标的位置和...
box_loss cls_loss dfl_loss Instances含义 loss for,作者丨苏剑林单位丨广州火焰信息科技有限公司研究方向丨NLP,神经网络个人主页丨kexue.fm前言今天在QQ群里的讨论中看到了FocalLoss,经搜索它是Kaiming大神团队在他们的论文FocalLossforDenseObjectDetection提出来的损
pytorch-ssd 本人加的注释版本 一、SSD损失函数 SSD的损失函数与region proposal方法有个明显的区别,在于SSD并不是针对所有的检测器计算loss。SSD会用一种匹配策略给每个检测器分配一个真实标签(背景为0,前景为对应的物体类别)。指定的标签为前景的预测器称为正样本(正样本全部计算loss)。标签为背景的预测器是负样本...
Yolov5 box_loss损失函数结构是由三部分构成的,它们是分类损失(classification loss)、平衡损失(balancing loss)和框回归损失(box regression loss)。 1.分类损失(classification loss):将每个矩形框的预测类别和真实类别进行比较,这种损失又称为交叉熵损失(cross-entropy loss)或多类Softmax损失(multiclass Softmax los...
@文心快码epoch gpu_mem box_loss cls_loss dfl_loss instances size 文心快码 在深度学习训练过程中,特别是在目标检测任务中,如使用YOLO(You Only Look Once)框架时,我们经常会遇到一些特定的输出指标,如epoch、gpu_mem、box_loss、cls_loss、dfl_loss、instances和size。下面我将逐一解释这些术语的含义: Epoch:...
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 ...
conf公式也拆分成两部分来看(conf loss 是指所有类别的loss):默认框为4个(如figure 1), 举例数据集有三类(0:背景,1:交通标志,2:信号灯)。 首先是 i\in Pos (即 i=0,1 时),2个默认框(Default BBox0,1,2)为可匹配默认框,因为 IOU_{default\_box, groundtruth\_box}\geq threshold ,根据公式\sum...