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...
#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...
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) ...
(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: 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: indices.append((b, a, gj.clamp_(0, shape[2] - 1), gi.clamp...
When generating results.png, bug happened with disorder on Y-axis of val/box_loss, val/obj_loss and val/cls_loss #7650 Closed 1 of 2 tasks sylvanding opened this issue Apr 30, 2022· 4 comments · Fixed by #7654 Labels bug Comments Contributor sylvanding commented Apr 30, 2022...
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...
# 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...
preds, train_out = model(im) if compute_loss else (model(im, augment=augment), None) preds = preds[2] train_out = train_out[2] # Loss #if compute_loss: # loss += compute_loss(train_out, targets)[2] # box, obj, cls # NMS targets[:, 2:] *= torch.tensor((width...
(train) :params compute_loss: 损失函数 运行test.py传入默认None 运行train.py则传入compute_loss(train) :return (Precision, Recall, map@0.5, map@0.5:0.95, box_loss, obj_loss, cls_loss) """ # === 1、初始化配置1 === # 初始化模型并选择相应的计算设备 # 判断是否是训练时调用run函数(执行...
:params compute_loss: 损失函数 运行test.py传入默认None 运行train.py则传入compute_loss(train) :return (Precision, Recall, map@0.5, map@0.5:0.95, box_loss, obj_loss, cls_loss) """ 3.2、初始化配置1 训练时(train.py)调用:初始化模型参数、训练设备 ...