hyp.dfl # dfl gain return loss.sum() * batch_size, loss.detach() # loss(box, cls, dfl) 2.模型结构 下面两张全景图展现的非常清晰: 可以先看图(a)再看图(b),核心思想就几个模块: (1)CBS(或ConvModule):由Conv+BN+SiLU组成。 (2)Bottleneck(或DarknetBottleneck):包含两个卷积层,先减少通道数...
'box': (1, 0.02, 0.2), # box loss gain 'cls': (1, 0.2, 4.0), # cls loss gain 'cls_pw': (1, 0.5, 2.0), # cls BCELoss positive_weight 'obj': (1, 0.2, 4.0), # obj loss gain (scale with pixels) 'obj_pw': (1, 0.5, 2.0), # obj BCELoss positive_weight 'iou_t'...
目标检测任务的损失函数一般由Classificition Loss(分类损失函数)和Bounding Box Regeression Loss(回归损失函数)两部分构成。 Bounding Box Regeression的Loss近些年的发展过程是:Smooth L1 Loss-> IoU Loss(2016)-> GIoU Loss(2019)-> DIoU Loss(2020)->CIoU Loss(2020) 这些损失的主要区别是: IOU Loss:主要考...
# 这里的bbox_iou_optim是one-yolov5扩展的一个参数,可以启用更快的bbox_iou函数,模型训练速度比PyTorch更快。 compute_loss = ComputeLoss(model, bbox_iou_optim=bbox_iou_optim) # init loss class callbacks.run("on_train_start") # 打印日志信息 LOGGER.info( f"Image sizes {imgsz} train, {img...
Loss=box_gain×bbox_loss+cls_gain×cls_loss+obj_gain×obj_loss 其中b o x _ g a i n box\_gainbox_gain、c l s _ g a i n 分别对应不同的损失权重,默认值分别为0.05,0.5,1.0。 4.2 边界框损失 文链接:https://arxiv.org/abs/1911.08287 ...
loss[2] *= self.hyp.dfl # dfl gain return loss.sum() * batch_size, loss.detach() # loss(box, cls, dfl) 分类损失VFL Loss 样本不均衡,正样本极少,负样本极多,需要降低负样本对 loss 的整体贡献了,于是用了focal loss。VFL当然具备focal loss拥有的所有特性。
loss[0] *= self.hyp.box # box gain loss[1] *= self.hyp.cls # cls gain loss[2] *= self.hyp.dfl # dfl gain return loss.sum() * batch_size, loss.detach() # loss(box, cls, dfl) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. ...
(self, preds, batch):"""Calculate the sum of the loss for box, cls and dfl multiplied by batch size."""# 初始化一个全零的张量,用于存储损失值,包括box、cls和dflloss = torch.zeros(3, device=self.device)# box, cls, dfl# 如果preds是元组,则取第二个元素作为feats,否则直接使用predsfeats...
Loss=box_gain×bbox_loss+cls_gain×cls_loss+obj_gain×obj_loss 其中b o x _ g a i n box\_gainbox_gain、c l s _ g a i n 分别对应不同的损失权重,默认值分别为0.05,0.5,1.0。 4.2 边界框损失 文链接:https://arxiv.org/abs/1911.08287 ...
(fractions ok)warmup_momentum:0.8# warmup initial momentumwarmup_bias_lr:0.1# warmup initial bias lrbox:0.05# box loss gaincls:0.5# cls loss gaincls_pw:1.0# cls BCELoss positive_weightobj:1.0# obj loss gain (scale with pixels)obj_pw:1.0# obj BCELoss positive_weightiou_t:0.20# IoU ...