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...
在yolov5中,box_loss损失函数用于衡量预测框与真实框之间的差异。具体而言,box_loss由两个部分组成:坐标损失和置信度损失。坐标损失用于衡量预测框的位置偏移程度,而置信度损失则用于衡量预测框内是否包含目标物体。 对于坐标损失,yolov5采用了平方根坐标损失(square-root coordinate loss)。这种损失函数能够有效地缓解小...
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...
defforward(self,pred,true):loss=self.loss_fcn(pred,true)pred=flow.sigmoid(pred)# prob from logits # dx=[-1,1]当pred=1true=0时(网络预测说这里有个obj但是gt说这里没有),dx=1=>alpha_factor=0=>loss=0# 这种就是检测成正样本了但是检测错了(falsepositive)或者missing label的情况 这种情况不应...
在本文中,我们将深入探讨Yolov5 Box Loss损失函数的原理和应用。 我们需要了解目标检测的基本原理。目标检测是指在图像或视频中检测出特定目标的位置和大小。在YOLOv5模型中,目标检测是通过将图像分成多个网格单元来实现的。每个网格单元负责检测该单元内的目标。每个网格单元包含多个预测框,每个预测框包含目标的位置和...
yolov5 box_loss损失函数 Yolov5 box_loss损失函数结构是由三部分构成的,它们是分类损失(classification loss)、平衡损失(balancing loss)和框回归损失(box regression loss)。 1.分类损失(classification loss):将每个矩形框的预测类别和真实类别进行比较,这种损失又称为交叉熵损失(cross-entropy loss)或多类Softmax...
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?
'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'...
这样CIOU_Loss就将目标框回归函数应该考虑三个重要几何因素:重叠面积、中心点距离,长宽比全都考虑进去了。 elif CIoU: # https://github.com/Zzh-tju/DIoU-SSD-pytorch/blob/master/utils/box/box_utils.py#L47 v = (4 / math.pi ** 2) * torch.pow(torch.atan(w2 / h2) - torch.atan(w1 / h1...
原因是传统的regression loss是针对物体框的位置和大小分别计算的(比如)，然后再相加起来。这种loss并不...