里面检测没有nan值、不识别问题,就只有训练的时候有问题。 下面正式开始解决问题,在train.py搜索amp把check_amp注释掉直接把amp赋值为False,如下图: 这样做之后在运行train.py发现训练时就不会有nan值了。如果还有,那就应该就关闭这篇博客了,考虑下其他方法了。然后,你就会发现validation时会出现P/R/map全部为0...
首先,我们只要求YOLOv1在每一个网格只需要预测一个bbox,而非两个甚至更多的bbox,因为在此前的YOLOv1论文详解中,我们提到过,尽管原版的YOLOv1在每个网格预测两个bbox,但在推理阶段,每个网格最终只输出一个bbox,从结果上来看,这和每个网格只预测一个bbox是一样的。完整的“检测头+预测层”的结构如下方的图5...
2、转换数据格式 接下来准备labels,把数据集格式转换成yolo_txt格式,即将每个xml标注提取bbox信息为txt格式,每个图像对应一个txt文件,文件每一行为一个目标的信息,包括class, x_center, y_center, width, height格式。格式如下: 创建voc_label.py文件,将训练集、验证集、测试集生成label标签(训练中要用到),同时...
def_iou(self, box, box_label): wh = box[:, :, :, 2:4] wh = nd.power(wh, 2) center = box[:, :, :, 0:1] predict_areas = wh[:, :, :, 0] * wh[:, :, :, 1] predict_bottom_right = center +0.5* wh predict_top_left =center -0.5* wh wh...
深度优化的yolov3_loss OP加速训练 可配置的多进程异步reader,共享内存加速 预处理深度优化,训练速度提高 推理速度优化 yolo_box OP将端侧推理有流程在GPU上并行加速。 0. 目标检测模型优化方法 数据增强 Image Mixup: 以随机权重将两张图片混合起来,提高网络在空间上的抗干扰能力。以下图为例,将任意两张图片加权...
结果发现,跑出来的图 什么都没有,box loss 什么的一直nan 换个电脑 重复步骤,conda还是在新环境装不了pytorch,用pip安装网速巨慢,所以直接访问终端下载地址下载,之后pip install 把文件拖到终端直接安装 装完发现依旧跑不了 报错应该和torchvision有关 : ...
模型的训练我们采用多尺度图片输入进行训练,来使得模型具有尺度的鲁棒性,这里要提一点,如果是通过每次输入图片的时候来随机选择尺度方式输入(即YunYang代码中的方式)来多尺度训练,训练中的loss容易出现nan,为了避免这个问题可以在每个batch之间随机选择尺度而不是每个batch内来随机选择尺度。
模型的训练我们采用多尺度图片输入进行训练,来使得模型具有尺度的鲁棒性,这里要提一点,如果是通过每次输入图片的时候来随机选择尺度方式输入(即YunYang代码中的方式)来多尺度训练,训练中的loss容易出现nan,为了避免这个问题可以在每个batch之间随机选择尺度而不是每个batch内来随机选择尺度。
1、训练的时候出现box_loss、cls_loss、dfl_loss都为nan的情况,需要将训练的时候的参数进行修改,设置amp=False 2、修改之后训练的时候出现P、R、map值为NAN或者非常小,一般来说基于预训练模型来进行训练P、R、map的值都不会很低,如果出现0.0x这种一般是有点问题,这种情况可以尝试以下操作,需要到ultralytics/cfg...
输出端:采用CIOU_Loss、DIOU_Nms操作。 因此可以看出,Yolov4对Yolov3的各个部分,都进行了很多的整合创新。 ③ Yolov5网络结构图 而在Yolov5网络中,和Yolov4不同,最大的创新点在于,作者将网络结构,做成了可选择配置的方式。 比如主干网络结构,根据各个网络的宽度、高度不同,可以分为Yolov5s、Yolov5l、Yolov5s...