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, 按照之前的issu...
Box Loss = λcoord * ∑i=0S^2∑j=0B[(x_i,j - x̂_i,j)^2 + (y_i,j - ŷ_i,j)^2] + λcoord * ∑i=0S^2∑j=0B[(√w_i,j - √ŵ_i,j)^2 + (√h_i,j - √ĥ_i,j)^2] + ∑i=0S^2∑j=0B * [C_i,j * log(Ĉ_i,j) + (1 - C_i...
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...
loss_rpn_cls、loss_rpn_bbox和loss都在下降,但loss_cls和loss_bbox一直为0,eval的结果也是map为0。如下 2020-10-19 10:11:44,500-INFO: Start evaluate...2020-10-19 10:11:44,501-INFO: Accumulating evaluatation results...2020-10-19 10:11:44,501-INFO: mAP(0.50, 11point) = 0.00%2020-...
我下载的config文件中没有(关于数据集的)metainfo 参数,导致训练自己数据集时,loss_bbox 和 loss_dfl 为 0。希望能得到你的解答ErwinCheung commented Dec 24, 2024 • edited @chenjiafu-George 非常感谢,加上metainfo=dict(classes=classes),终于可以正常训练了。 PS:之前loss_bbox和loss_dfl一直为0 ...
我隐约中听到她手机中传来主播的一句话：“朋友们，听懂我的意思了吗？懂得扣个1，不懂得扣个0 ”。
if rows * cols == 0: return cious exchange = False if bboxes1.shape[0] > bboxes2.shape[0]: bboxes1, bboxes2 = bboxes2, bboxes1 cious = torch.zeros((cols, rows)) exchange = True w1 = torch.exp(bboxes1[:, 2]) ...
(box_a[:, 2] - box_a[:, 0]) *(box_a[:, 3] - box_a[:, 1])表示box的area, 此时 area shape=(2,) .unsqueeze(1).expandas(inter)表示在维度为1的位置扩展出新维度,同时按照inter.shape的形状进行扩展,此时inter.shape=[N_a,N_b],所以最后area的shape也为[N_a,N_b]。
bbox_weights:tensor(B*H*W*num_anchors, ),取值0、1 ,正样本为1 ,负样本和忽略样本为0,这样计算分类loss不会计算忽略样本和负样本。 avg_factor:计算平均loss时的分母。若采用了bbox sampler,那么为正+负样本数,若没有采用bbox sampler,那么仅为正样本数。 1. L1Loss 就是最简单的绝对值loss,公式:los...
Ybd 500 kVA 10 / 0.4 Kv Low Loss Box-Type Underground Combined Power Transformer Substation, Find Details and Price about Underground Substation Electrical Substation from Ybd 500 kVA 10 / 0.4 Kv Low Loss Box-Type Underground Combined Power Trans...