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的准确率,即正样本有多少被找出来了(召回了多少)。recall从真实结果角度出发,描述了测试集中的真实正例有...
save_dir=Path(''), # 文件保存路径 如果执行val.py就为‘’ , 如果执行train.py就会传入save_dir(runs/train/expn) plots=True, # 是否可视化 运行val.py传入,默认True callbacks=Callbacks(), # 回调函数 compute_loss=None, # 损失函数 运行val.py传入默认None 运行train.py则传入compute_loss(train) ...
predictions[0] # np.argmax(predictions[0]) # test_labels[0] loss若为loss=‘categorical_crossentropy’, 则fit中的第二个输出必须是一个...one_hot类型, 而若loss为loss = ‘sparse_categorical_crossentropy’ 则之后的label不需要变成one_hot向量,直接使用整形标签即可 以上这篇浅谈keras中loss...与va...
int] interp_grid: tuple[np.ndarray, np.ndarray] yxdistort: np.ndarray yxfixed: np.ndarray rect_axes: tuple[np.ndarray, np.ndarray] @classmethod def setup( cls, dc: np
#Inference out,train_out=model(im)iftrainingelsemodel(im,augment=augment,val=True)#输出为:推理结果、损失值 dt[1]+=time_sync()-t2 3.6.3 计算损失 #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...
# Inference out, train_out = model(im) if training else model(im, augment=augment, val=True) # 输出为:推理结果、损失值 dt[1] += time_sync() - t2 3.6.3 计算损失 # 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...
这段代码主要是保存预测信息为txt文件 保存的信息为: cls:图片类别 xywh:图片的中心点+宽高 conf:置信度 首先获取图片的w和h,也就是对应的宽高,然后把每个图片的预测信息分别存入save_dir/labels下的xxx.txt中。 接着将bbox的左上角点、右下角点坐标的格式,转换为bbox中心点 + bbox的w,h的格式,并进行...
.possible_stopif not noval or final_epoch: # Calculate mAPresults, maps, _ = val.run(data_dict,batch_size=batch_size // WORLD_SIZE * 2,imgsz=imgsz,model=ema.ema,single_cls=single_cls,dataloader=val_loader,save_dir=save_dir,plots=False,callbacks=callbacks,compute_loss=compute_loss)...
predictions[0] # np.argmax(predictions[0]) # test_labels[0] loss若为loss=‘categorical_crossentropy’, 则fit中的第二个输出必须是一个...one_hot类型, 而若loss为loss = ‘sparse_categorical_crossentropy’ 则之后的label不需要变成one_hot向量,直接使用整形标签即可 以上这篇浅谈keras中loss...与va...