train/box_loss:YOLO V5使用 GIOU Loss作为bounding box的损失,Box推测为GIoU损失函数均值,越小方框越准; train/obj_loss:推测为目标检测loss均值,越小目标检测越准; train/cls_loss:推测为分类loss均值,越小分类越准;单类检测,此值为0 precision:精确率(找对的正类/所有找到的正类); recall: 真实为positive...
(loss.py路径:yolov5-5.0/utils/loss.py) 提示两次更改位置均在最后一个for循环。 第一个更改: AI检测代码解析 anchors, shape = self.anchors[i], p[i].shape 1. 将面代码替换掉原码中的 “anchors = self.anchors[i]” 部分,即 第二个更改: AI检测代码解析 indices.append((b, a, gj.clamp_(0,...
results = (0, 0, 0, 0, 0, 0, 0) # P, R, mAP@.5, mAP@.5-.95, val_loss(box, obj, cls) # 设置学习率衰减所进行到的轮次,即使打断训练,使用resume接着训练也能正常衔接之前的训练进行学习率衰减 scheduler.last_epoch = start_epoch - 1 # do not move # scaler = flow.cuda.amp.Gra...
这段代码主要是加载模型,分为使用预训练权重参数文件与不使用预训练权重参数文件。首先会去检测传进来的权重参数后缀名是否以.pt结尾,分两类:如果传入权重文件,直接model.load_state_dict加载模型 如果没有传入权重文件,就回去会尝试去yolov5官方仓库去下载权重文件,加载权重文件,紧接着会根据你的权重文件中会带着一...
train/box_loss, train/obj_loss, train/cls_loss metrics/precision,metrics/recall,metrics/mAP_0.5,metrics/mAP_0.5:0.95 val/box_loss, val/obj_loss,val/cls_loss,x/lr0, x/lr1, x/lr2 12、results Box_loss:YOLO V5使用 GIOU Loss作为bounding box的损失,Box推测为GIoU损失函数均值,越小方框越准;...
load_state_dict(checkpoint['optimizer_state_dict']) epoch = checkpoint['epoch'] loss = checkpoint['loss'] # 加载 checkpoint,用来初始化模型、优化器、loss之后,如果是想inference,调用 model.eval(),这样才能确保 dropout 和 batch normaliztion 层变为 evaluation 模式。 # 如果没有调用 model.eval(),...
值得一提的是,YOLOv8在Loss函数的设计上也进行了创新,借鉴了PP-YOLOE的相关设计,使得模型在训练过程中能够更好地处理样本不平衡的问题。通过优化Loss函数,YOLOv8能够在面对复杂场景时,依然保持较高的检测精度。这对于目标检测和分割任务尤为重要,因为在实际应用中,目标的种类和数量往往是多样且不均衡的。 在实际应...
[0] for k in hyp.keys()]) # gains 0-1 ng = len(meta) v = np.ones(ng) # 设置突变 while all(v == 1): # mutate until a change occurs (prevent duplicates) # 将突变添加到base hyp上 # [i+7]是因为x中前7个数字为results的指标(P,R,mAP,F1,test_loss=(box,obj,cls)),之后才...
代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # Lossofrpn_cls&rpn_boxes(self.feed('rpn_conv/3x3').conv(1,1,len(anchor_scales)*3*4,1,1,padding='VALID',relu=False,name='rpn_bbox_pred'))#===RoI Proposal===(self.feed('rpn_cls_score').reshape_layer(2,name='rpn_cls_score_reshape').softmax(...
[0]:返回最大值的每个数correct = pred_choice.eq(target.long().data).cpu().sum()#eq-比较tensor中对应数据是否相等(相等为True,否则为False),sum()-此时统计相等的个数mean_correct.append(correct.item() /float(points.size()[0]))#mean_correct-计算并收集每批数据训练完后的准确率loss.backward(...