本文将重点介绍YOLOv5在训练过程中采用的三大优化策略:标签平滑(Label Smoothing)、Focal Loss损失函数以及学习率预热(Warmup),并探讨它们如何协同工作以提升模型性能。 YOLOv5简介 YOLOv5是由Ultralytics开发的一个基于PyTorch的实时目标检测模型。它通过改进的特征融合和数据增强技术,显著提升了检测精度和速度。YOLOv5模...
FocalEIoU是一种结合了EIoU和Focal Loss的目标检测损失函数。Focal Loss是一种针对分类问题设计的损失函数,它通过降低易分类样本的权重来提高模型对难分类样本的学习能力。FocalEIoU通过将Focal Loss与EIoU相结合,使得模型在训练过程中更加关注难分类样本和定位精度,从而提高目标检测的性能。五、Wise-IoUWise-IoU是一种考...
由于MMYOLO中没有实现Focal IoU损失函数,所以需要在mmyolo/models/iou_loss.py中添加Focal IoU的计算和对应的iou_mode,修改完以后在终端运行 python setup.py install 再在配置文件中进行修改即可。 包含前面所有IoU损失函数替换的mmyolo/models/iou_loss.py如下(Focal IoU只实现了Focal CIoU,其他同理): # Copyrig...
基于YOLO V5的改进代码 替换YOLOV5中的Focal Loss即可,小编在小型数据集已经验证该方法的有效性。 代码语言:javascript 复制 class VFLoss(nn.Module): def __init__(self, loss_fcn, gamma=1.5, alpha=0.25): super(VFLoss, self).__init__() # 传递 nn.BCEWithLogitsLoss() 损失函数 must be nn.BCE...
基于YOLO V5的改进代码 替换YOLOV5中的Focal Loss即可,小编在小型数据集已经验证该方法的有效性。 class VFLoss(nn.Module):def __init__(self, loss_fcn, gamma=1.5, alpha=0.25):super(VFLoss, self).__init__()# 传递 nn.BCEWithLogitsLoss() 损失函数 must be nn.BCEWithLogitsLoss()self.loss_fc...
2.如何将Focaler-IoU加入到YOLOv8 原理很简单,看论文公布实验结果还比较理想 2.1 修改ultralytics/utils/loss.py 核心代码: 代码语言:python 代码运行次数:6 代码运行 iou=((iou-d)/(u-d)).clamp(0,1)#default d=0.00,u=0.95 By CSDN AI小怪兽 ...
2.如何将Focaler-IoU加入到YOLOv8 2.1 修改ultralytics/utils/loss.py 核心代码: iou = ((iou - d) / (u - d)).clamp(0, 1) #default d=0.00,u=0.95 2.2 GIoU、DIoU、CIoU结合Focaler-IoU 2.3 Shape IoU结合Focaler-IoU YOLOv8独家原创改进:新颖的Shape IoU结合 Inner-IoU,基于辅助边框的IoU...
学习目标: 主要理解yolov5的网络结构,不对具体层进行分析 学习内容: 网络结构: 去掉橘色的线条P6,即为yolov5l YOLO5Face: Why Reinventing a Face Detector https://github.com/ultralytics/yolov5... YOLOv4网络结构 YOLOv4的出现引起了一定的轰动,在保持快速检测的前提下(相对于YOLOv3略低)在COCO2017数据集...
1、YOLOV8的改进 1)Backbone 2)Neck 3)Head 4)Loss计算 5)标签匹配策略 1、Backbone YOLOv8的backbone使用C2f模块代替C3模块。C2f模块借鉴了YOLOv7中的ELAN思想,通过并行更多的梯度流分支,目的是为了在保证轻量化的同时获得更加丰富的梯度流信息,额外还增加了一个Split操作。 结构如下所示,可以发现多了更多的跳...
这个只能放在分类损失，yolov8一共有三部分损失函数，分类损失、ciouloss、dfl，其中ciouloss与dfl都是...