1.metrics.py修改一下注释掉原来的bbox_iou,复制上面的完整代码 2.loss.py中把想要使用的iou设置为True(下图以EIOU为例)
在yolov5中,box_loss损失函数用于衡量预测框与真实框之间的差异。具体而言,box_loss由两个部分组成:坐标损失和置信度损失。坐标损失用于衡量预测框的位置偏移程度,而置信度损失则用于衡量预测框内是否包含目标物体。 对于坐标损失,yolov5采用了平方根坐标损失(square-root coordinate loss)。这种损失函数能够有效地缓解小...
yolov5 box_loss损失函数 Yolov5 box_loss损失函数结构是由三部分构成的,它们是分类损失(classification loss)、平衡损失(balancing loss)和框回归损失(box regression loss)。 1.分类损失(classification loss):将每个矩形框的预测类别和真实类别进行比较,这种损失又称为交叉熵损失(cross-entropy loss)或多类Softmax...
DIoU loss 文章中还提出了一种CIoU loss(Complete IoU loss),作者归纳了一个好的目标框回归损失应该考虑三个重要的几何因素:重叠面积、中心点距离和长宽比。 GIoU loss 解决了IoU为0时,无法优化的问题; DIoU loss 在GIoU Loss的基础上考虑了边界框的重叠面积和中心点距离。 所以,还没有考虑长宽比一致性的约束...
原因是传统的regression loss是针对物体框的位置和大小分别计算的(比如)，然后再相加起来。这种loss并不...
YOLO loss函数中,大物体IOU误差和小物体IOU误差对网络训练中loss贡献值接近(虽然采用求平方根方式,但没有根本解决问题)。因此,对于小物体,小的IOU误差也会对网络优化过程造成很大的影响,从而降低了物体检测的定位准确性。 YOLOv2(YOLO9000) 论文地址:https://arxiv.org/abs/1612.08242 ...
在本文中,我们将深入探讨Yolov5 Box Loss损失函数的原理和应用。 我们需要了解目标检测的基本原理。目标检测是指在图像或视频中检测出特定目标的位置和大小。在YOLOv5模型中,目标检测是通过将图像分成多个网格单元来实现的。每个网格单元负责检测该单元内的目标。每个网格单元包含多个预测框,每个预测框包含目标的位置和...
之后在 _calc_obj_loss() 里面 gt = box_xywh2xyxy(fluid.layers.squeeze(gt, axes=[0])) ious.append(fluid.layers.iou_similarity(pred, gt)) 这里好像理解 box 中 x,y 为 bounding box 的 中心 x y, 但是其实 coco 数据格式中 x,y 为 左上角 x,y. 在 visualizer.py 的 draw_bbox() 代码...
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? 找到原因了,在coco.py文件中要设置类别,因为我自己的CoCo数据集也是80类,所以没有改,但是类别的名称和CoCo2017类别名称不一样,你...
yolov1直接在格子上预测检测框，训练的是检测值，不依赖于anchor，这个框数值很大，训练后精度较差。los...