它还有第三项细化指标dfl_loss。 dfl_loss 分布式焦点损失:精益求精 dfl_loss全称是Distribution Focal Loss,中文名称为“分布式焦点损失”。 它辅助box_loss,提供额外的信息,通过对边界框位置的概率分布进行优化,进一步提高模型对边界框位置的细化和准确度。 如上图所示,AI模型成功预测出了①的位置。但是红、蓝、绿3...
它还有第三项细化指标dfl_loss。 dfl_loss 分布式焦点损失:精益求精 dfl_loss全称是Distribution Focal Loss,中文名称为“分布式焦点损失”。 它辅助box_loss,提供额外的信息,通过对边界框位置的概率分布进行优化,进一步提高模型对边界框位置的细化和准确度。 如上图所示,AI模型成功预测出了①的位置。但是红、蓝、绿3...
我还想问一个问题,我现在转coco_format的json用的类别和我输入的metainfo参数是保持一致的,都是类别对应的中文首字母简写,但是我的class_text_path对每个类别给了更详细的语义描述,模型在正常收敛,loss也正常,class_text_path和coco_format的json不一致会影响开放词检测的能力吗?Unicorn123455678 commented May 23, ...
b1_x1, b1_y1, b1_x2, b1_y2 = box1[0], box1[1], box1[2], box1[3] b2_x1, b2_y1, b2_x2, b2_y2 = box2[0], box2[1], box2[2], box2[3] else: # transform from xywh to xyxy b1_x1, b1_x2 = box1[0] - box1[2] / 2, box1[0] + box1[2] / 2 b1_y1...
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...
你好, 基于独立数据集训练时,bbox_loss始终是0,模型无法预估。 训练如下, inferece时报错, 我的train config文件是: test_haomi_v06101440.txt 我的train.json文件是: train_direct.json 我的label.json文件是: label.json 求助, 辛苦帮忙看下为什么bbox loss始终
另外,针对YOLOV3,回归损失会乘以一个的比例系数,和代表Ground Truth box的宽高,如果没有这个系数AP会下降明显,大概是因为COCO数据集小目标很多的原因。 我根据DarkNet的源码对每一步进行了梯度推导发现损失函数的梯度是和上面的公式完全吻合的,所以当时以为这是对的,感谢行云大佬提醒让我发现了一...
在代码中分别对应lbox, lobj, lcls,yolov3中使用的loss公式如下: 其中: S: 代表grid size, 代表13x13,26x26, 52x52 B: box : 如果在i,j处的box有目标,其值为1,否则为0 : 如果在i,j处的box没有目标,其值为1,否则为0 BCE(binary cross entropy)具体计算公式如下: 以上是论文中yolov3对应的darknet...
边界框损失(box_loss):该损失用于衡量模型预测的边界框与真实边界框之间的差异,这有助于确保模型能够准确地定位对象。 这些损失函数在训练模型时被组合使用,以优化模型的性能。通过使用这些损失函数,YOLOv5可以准确地识别图像中的对象,并将其定位到图像中的具体位置。
在YOLOv10的训练过程中,train/box_om、cls_om、dfl_om、box_oo、cls_oo、dfl_oo这些术语分别代表以下含义: train/box_om(Box Loss of One-to-Many Head):这是边界框回归损失,特别是指在one-to-many(一对多)头中的损失。这个损失反映了模型预测的边界框与真实边界框之间的差异。损失值越低,说明模型预测的...