分类损失(cls_loss):判断模型是否能够准确地识别出图像中的对象,并将其分类到正确的类别中。 边界框损失(box_loss):用于衡量模型预测的边界框与真实边界框之间的差异。 置信度损失(obj_loss):模型预测边界框覆盖对象的程度。 我们为什么需要 objectness loss? 对于每个边界框的预测,都会有一个与之相关的预测值,称为“objectness
具体配置文件为 commentedMar 18, 2024 03/18 06:33:35 - mmengine - INFO - Epoch(train) [16][50/70] base_lr: 2.0000e-04 lr: 1.6535e-04 eta: 1:10:05 time: 0.9005 data_time: 0.0392 memory: 10765 grad_norm: 0.0206 loss: 0.0000 loss_cls: 0.0000 loss_bbox: 0.0000 loss_dfl: 0.000...
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 ...
通过α的调整,有点像Focal Loss中的提高高Iou bbox的权值的思想。当α>1时,提高高Iou bbox的权值。当0<α<1时,降低高Iou bbox的权值。
此篇为SSD 中Multibox Loss部分的代码解析,包含代码测试和原理说明,文章内容较多,我尽可能的多添加一些测试代码方便大家理解,如果有地方出现错误,欢迎大家指正。 Multiboss loss 包含 match() 、jaccard() 、intersect()、smooth_l1_loss() 等函数,所以文章开头先讲解预备函数代码,最后综合起来讲解multibox loss代码...
表示bbox 位置回归的预测值。 Smooth L1 Loss 的缺点 在计算目标检测的 bbox loss时,都是独立的求出4个点的 loss,然后相加得到最终的 bbox loss。这种做法的默认4个点是相互独立的,与实际不符。举个例子,当(x, y)为右下角时,w h其实只能取0; ...
可以看到box的loss是1-giou的值。 2. lobj部分 lobj代表置信度,即该bounding box中是否含有物体的概率。在yolov3代码中obj loss可以通过arc来指定,有两种模式: 如果采用default模式,使用BCEWithLogitsLoss,将obj loss和cls loss分开计算: 代码语言:javascript ...
The software computes the weighted minimal expected classification cost using this procedure for observationsj= 1,...,n. Estimate the expected misclassification cost of classifying the observationXjinto the classk: γjk=(f(Xj)′C)k. f(Xj) is the column vector of class posterior probabilities fo...
Byline: Victoria RichardsWestern Mail (Cardiff, Wales)
我用YOLOX训练自己的数据集的时候一直显示loss_cls: 0.0000, loss_bbox: 0.0000,然后测试的时候会有ERROR The testing results of the whole dataset is empty 请问可能是什么原因?