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...
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...
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...
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...
置信度损失(obj_loss):该损失用于衡量模型预测的框(即包含对象的矩形)与真实框之间的差异。 边界框损失(box_loss):该损失用于衡量模型预测的边界框与真实边界框之间的差异,这有助于确保模型能够准确地定位对象。 这些损失函数在训练模型时被组合使用,以优化模型的性能。通过使用这些损失函数,YOLOv5可以准确地识别图像...
yolo目标检测训练集中bbox_loss的曲线图有震荡 yolo目标检测流程图,一、YOLO的概念YOLO这个名字完整体现了算法的精髓:YouOnlyLookOnce它与RCNN系列算法不同。RCNN系列算法(RCNN/FastRCNN/FasterRCNN)是two-stage模式,即经过了两次检测,第一次是获取proposalbox,第二
as you can see box_loss difference between 1921 and 1.409 as well as cls_loss. I don’t know on which exact version between 82 and 100 the error occurred because it was updated from 8.0.82 to 8.0.100. If you need any additional information, I can provide it based on the clearML lo...
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
总结说来prior_box层只完成了一个提取anchor的过程,其他与gt的match,筛选正负样本比例都是在multibox_loss_layer完成的 http://www.360doc.com/content/17/0810/10/10408243_678091430.shtml 1.以mobileNet-ssd为例子:https://github.com/chuanqi305/MobileNet-SSD/blob/master/train.prototxt ...