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...
如果用户 metainfo 配置不正确,通常会出现几种情况:(1) 出现 num_classes 不匹配错误 (2) loss_bbox 始终为 0 (3) 出现训练后评估结果为空等典型情况 MMDetection 提供的学习率大部分都是基于 8 卡,如果你的总 bs 不同,一定要记得缩放学习率,否则有些算法很容易出现 NAN,具体参考 mmdetection.readthedocs....
bbox_weights,num_total_samples,cfg):# classification losslabels=labels.reshape(-1)label_weights=label_weights.reshape(-1)cls_score=cls_score.permute(0,2,3,1).reshape(-1,self.cls_out_channels)loss_cls=self.loss_cls(cls_score,labels,label_weights,avg_factor=num_total_samples)# regression l...
我的loss_cls: 0.0000, loss_bbox: 0.0000这两个值不是0.0000,是有值的,还正常的值。 Author pumpkin33498 commented Jan 14, 2022 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...
loss_weight=1.0), # 1.3.4 回归Loss函数 loss_bbox=dict(type='L1Loss', loss_weight=1.0)), # 1.4 训练配置 train_cfg=dict( # 1.4.1 BBox Assigner assigner=dict( type='MaxIoUAssigner', pos_iou_thr=0.5, neg_iou_thr=0.4, min_pos_iou=0, ...
min_bbox_size=0), rcnn=dict( score_thr=0.05, nms=dict(type='soft_nms', iou_thr=0.5), max_per_img=100), keep_all_stages=False) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 3. GIoULoss 一般情况下,用GIoULoss代替L1Loss后会涨点。
target_means=[0., 0., 0., 0.], target_stds=[0.1, 0.1, 0.2, 0.2], reg_class_agnostic=True, loss_cls=dict( type='CrossEntropyLoss', use_sigmoid=False, loss_weight=1.0), loss_bbox=dict(type='SmoothL1Loss', beta=1.0, loss_weight=1.0)), ...
loss_bbox=dict(type='L1Loss',loss_weight=1.0))) (1) rpn和rcnn中间数据转换流程 rpn_proposal=dict( nms_across_levels=False, nms_pre=12000, nms_post=2000, max_num=2000, nms_thr=0.7, min_bbox_size=0), rcnn需要的输入数据来自rpn预测roi,故在运行rcnn模块前需要对rpn输出进行处理,配置如...
重要: 修改完 class_names.py 和 voc.py 之后一定要重新编译代码,否则验证输出仍然为VOC的类别,且训练过程中指标异常 loss_rpn_cls: 0.00, loss_rpn_bbox: 0.0000, loss_cls: 0.000, acc: 100, loss_bbox: 0.0000, loss: 0.000 训练命令 1. 使用单个GPU进行训练 ...
第三步是为您自己的训练设置准备配置。假设我们想要添加“AugFPN”和“旋转”或“翻译”增加到现有的Mask R-CNN R50 cityscapes 数据集训练,和假设配置是在目录configs/cityscapes/和“cascade_mask_rcnn_r50_augfpn_autoaug_10e_cityscapes.py”,下面的配置一样。