则称函数y=f（x）在点x0处可导，并称这个极限为函数y=f（x）在点x0处的导数。
我也遇到了这个问题,但我的loss_cls一开始很大但一个epoch后就变成0了,loss_box和loss_dfl一直是0Collaborator wondervictor commented May 23, 2024 @Unicorn123455678 @tm924222 这种问题通常来自于训练时候,没有物体框标注,要么使用了mask-refine,要么使用的标注存在问题。Collaborator wondervictor commented May 23...
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?
🔍 从loss_reg来看:如果某些边界框(bbox)的回归结果在训练过程中持续抖动,难以与真实标注(gt)完美匹配,这可能导致loss_reg的收敛值。如果这些bbox的分类正确,但回归值导致误判为假正例(FP),则需要额外关注。如果回归值在可接受误差范围内,可以忽略这些样本。🔍 从loss_cls来看:难以训练的正样本和负样本可能导...
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...
use_default_label: false# 是否使用默认标签,默认为true。 with_background: false# 背景是否作为一类标签,默认为true。 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,...
loss cls用来计算目标检测算法的分类损失,定义在mmdet.models.losses中,将在head模块中被调用,诸如:经典的交叉熵CrossEntropyLoss、RetinaNet论文中提出的FocalLoss。 先看一下head模块是如何调用loss cls的。以AnchorHead为例,在loss_single方法中,对一个batch中的所有图片的每一特征层计算loss。
分类损失(cls_loss):该损失用于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。 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...
clsloss 表示置信度 score 的 loss,boxloss 表示预测框位置 box 的 loss,landmarksloss 表示关键点位置 landmarks 的 loss。 那么aa,bb,cc这几个权值,究竟应该设置为什么样的才能得到一个不错的结果呢? 其实有个比较不错的主意,就是...
clsloss表示置信度score的loss,boxloss表示预测框位置box的loss,landmarksloss表示关键点位置landmarks的loss。 那么 这几个权值,究竟应该设置为什么样的才能得到一个不错的结果呢? 其实有个比较不错的注意,就是只保留必要的那两组权值,把另外一组设置为0,比如...