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个框中的①,好像哪个都没错。因此dfl_loss提供了一个可信度,表明...
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):该损失用于衡量模型预测的框(即包含对象的矩形)与真实框之间的差异。 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。
本文主要从7部分讲诉网络,由于Yolov5还没有公开发表文章,以下都是博主从代码中理解的,若有错误请指正。 一些训练细节可参考 vincent:Yolov5笔记(二)分别为Dataset、Network、Sample Selection、Box-loss、Cl…
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个框中的①,好像哪个都没错。因此dfl_loss提供了一个可信度,表明...
分类损失(cls_loss):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。 边界框损失(box_loss):用于衡量模型预测的边界框与真实边界框之间的差异。 置信度损失(obj_loss):模型预测边界框覆盖对象的程度。 我们为什么需要 objectness loss?
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...
可以看到box的loss是1-giou的值。 2. lobj部分 lobj代表置信度,即该bounding box中是否含有物体的概率。在yolov3代码中obj loss可以通过arc来指定,有两种模式: 如果采用default模式,使用BCEWithLogitsLoss,将obj loss和cls loss分开计算: 代码语言:javascript ...
在ultralytics/utils/loss.py的_df_loss函数中计算dfl Loss 最后返回的第一个值为总损失,第二个包含box、cls以及dfl loss 之后再one2many算好Loss之后,继续计算one2one的Loss 等Loss计算完成之后,继续在ultralytics/engine/trainer.py中执行Backward、打印指标、优化器参数更新、画图等 ...
首先,训练损失的曲线显示了模型在训练过程中损失逐渐减小,其中包括框损失(box_loss)、类别损失(cls_loss)和方向损失(dfI_loss)。这些损失的下降趋势表明模型对于跌倒检测任务正在逐步获得更好的学习效果。特别是框损失的下降,说明模型在定位跌倒对象的边界框方面表现越来越准确。类别损失的降低也意味着模型在分类跌倒与非...
('box_loss', 'seg_loss', 'cls_loss', 'dfl_loss') 1. 开启训练模式,需要注意的是,我们虽然设计batch=16,但训练集中只有4张图像,因此batch=4。 self.model.train() 1. 数据封装 通过TQDM将训练器封装为进度条的形式,并将其输入到模型中进行前向传播 pbar = TQDM(enumerate(self.train_loader), tota...