我个人的理解是不负责预测有2种情况,第一种是那些没有gt掉进去的cell的所有box都不负责预测.第二种是有gt掉进的cell里的IOU匹配较小的那个box也不负责预测。这两种情况的confidence loss都应该置为0。也就是一个cell里如果有gt掉入,只有一个box是负责预测,另一个box也不负责预测,对应的confidence loss为0. 2....
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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
B代表box,表示如果在处的box有目标,其值为,否则为。表示如果处的box没有目标,其值为,否则为。 BCE(binary cross entropy)的具体公式计算如下: 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...
confidence是预测框bounding box和真实框的IoU*Pr(Object)。(当网格中确实有被检测物体时Pr(Object)=1,否则为0) YOLOv1中是没有Anchor这个概念的,x,y,w,h是直接预测bounding box的位置。Faster-RCNN或者SSD中,x,y,w,h是Anchor的位置信息。 预测时,输出结果是某个类别的概率乘以预测框与真实框的IoU值。 YO...
loss函数是分为三个部分的,即坐标预测,也就是我们上面所说的localization error,一部分是box的confidence预测,还有一部分是来自于类别的预测,后两部分就是classification error。 损失函数分为三个部分: 代表cell中含有真实物体的中心。 pr(object) = 1
如果两个框没有相交，根据定义，IOU = 0，不能反映两者的距离大小（重合度）。同时因为 loss = 0 ...
YOLOv1应该是CVPR 2016？最开始没用恐怕是因为作者没有想到可以对box loss约束这方面做一些进一步的改进...
有16张图片bbox都为0,我去查看了对应的jpg,是背景图,进行了标注但是没有任何bbox的信息,yolov3的训练是不支持这样的图片的。 剔除了这16张图片对应的jpg和lables信息,重新生成了train.txt文件后,就可以正常训练了。 三 训练过程可视化 yolo会输出中间训练过程的值,但是我们想得到更全面的信息比如loss跟iou曲线的...
尝试一种很新的玩法,总分总结构写一下Loss拆解。 总: Ltotal代表所有的损失,λ为损失函数的加权,cls代表分类、box代表框、kpts代表关键点、kpts_conf代表关键点的置信度。 其中Lcls=BCELoss,Lbox=1−CIoU. Lkpts= Lkpts_conf= 除此之外,代码部分还有一个Lobj,即代码部分公式的Ltotal需要额外加一个λobj⋅...