前期训练过程正常,Loss正常下降,奇怪的是会在某一个batch 的时间节点,Box Loss突变为inf,然后在这个batch之后loss全变为NaN,甚至直接影响到分类Loss,问题排查过程如下: 1. 考虑到类别不均衡问题,梯度易爆炸,降低学习率与batch size 0.01每次减小一个数量级->0.00001,最后调整为0 无果,与学习率无关 2. 存在脏数...
从loss_reg来看：可以找到一些训练样本的bbox的回归处于抖动状态，很难和gt完美贴合，实际上所有目标不太...
首先在网络的每个步骤后添加一个if,看是否产生 nan 给每个print(1)打上 断点,然后调试 ,等程序跳进断点,此时是第一次出现nan,因此可以追查问题,不然后面一更新就全是nan了。 把断点的print(1)换成打印参数 看看是否是权重的原因,同时看看前面的是否有为0的输出,作为这一层的输入。 ......
最先开始选择的是刚出炉新鲜的YOLOV7算法,训练时没有问题,但是在最终测试时,发现检测不出来任何的bbox,开始以为是没有训练好,但是发现训练时的validation都有bbox。最后决定还是老实采用YOLO V5算法(为什么不选美团的YOLO V6?YOLO V6在论文外的数据集,表现还没有YOLOV 5好,大家dddd),不过使用YOLOV5 时又发现了...
接下来准备labels,把数据集格式转换成yolo_txt格式,即将每个xml标注提取bbox信息为txt格式,每个图像对应一个txt文件,文件每一行为一个目标的信息,包括class, x_center, y_center, width, height格式。格式如下: 创建voc_label.py文件,将训练集、验证集、测试集生成label标签(训练中要用到),同时将数据集路径导入...
前言 最近运行darknet项目,重新划分数据集进行训练,一定迭代次数之后loss数值突然暴增,然后突然变为Nan,之后一直为Nan,与之前训练相比,只有数据集重新划分,其他源码都没有变动。 问题解释 训练过程数据几乎都是nan,查看train log发现迭代到997次时loss突然暴增,之
修改了shuffle设置为false,训练测试,loss_bbox_cls,loss_bbox_reg,loss随着迭代越来越大,最终变成nan,多次测试,出现nan的位置不同,均为第一轮:[ 580/3308] 时出现一次,[ 80/3308]出现一次,[ 20/3308]出现一次 Collaborator jerrywgz commented Jun 9, 2021 可以麻烦提供下少量的复现数据和配置文件吗 Author...
最初使用数据A训练没有任何问题,随后将数据B添加到数据A中重新训练u-net出现loss:nan,由于添加数据之前模型能够正常运行,初步排除是模型问题,分析可能的原因有: (1)数据A与数据B差异性太大; (2)数据B中数据有问题 为此,进行了实验,分别是: (1)在数据A中剔除数据B并添加其他与A相同来源的数据C,数据集为A+...
有16张图片bbox都为0,我去查看了对应的jpg,是背景图,进行了标注但是没有任何bbox的信息,yolov3的训练是不支持这样的图片的。 剔除了这16张图片对应的jpg和lables信息,重新生成了train.txt文件后,就可以正常训练了。 三 训练过程可视化 yolo会输出中间训练过程的值,但是我们想得到更全面的信息比如loss跟iou曲线的...
Search before asking I have searched the YOLOv5 issues and found no similar bug report. YOLOv5 Component Training, Validation Bug The problem occurs when the prediction has 0.0 values. These then follow through the method bbox_iou in NAN...