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。
Dataset Network Sample selection Box-loss Cls-loss Obj-loss Loss 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)2 赞同 · 0 评论文章 分别为Dataset、Network、Sample Selection、Box-loss、Cls-loss、Obj-lo...
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。 1. 导入需要的包 import oneflow as flow import...
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?
我们看到loss的值都是降低，这说明很好。但是第一个box_loss好像还有下降的趋势。但是中间的cls_loss在...
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 ...
YOLOv5的Head部分是基于Anchor的设计,而YOLOv8则采用了Anchor-Free的方法,摒弃了传统的Anchor Box机制,减少了模型需要学习的参数数量,使模型变得更加轻量和灵活。在损失函数上,YOLOv8引入了DFL(Distribution Focal Loss),这是一种新的损失函数,它注重于改善模型对于各种难易程度目标的识别能力,尤其是对于小目标和模糊...
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...
batch_labels表示这个batch的第i个图片的label,number_box表示这个图有几个真值框。接下来3重循环遍历每个grid的每个框,bbox表示正在遍历的这个框。bbox = bbox/ torch.tensor([wimg,himg,wimg,himg])表示对x,y,w,h进行归一化。接下来if语句得到confidence的真值,存储在target_batch中返回。 最后是loss函数:...