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? 对于每个边界框的预测,都会有一个与之相关的预测值,称...
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...
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...
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...
yolo目标检测训练集中bbox_loss的曲线图有震荡 yolo目标检测流程图,一、YOLO的概念YOLO这个名字完整体现了算法的精髓:YouOnlyLookOnce它与RCNN系列算法不同。RCNN系列算法(RCNN/FastRCNN/FasterRCNN)是two-stage模式,即经过了两次检测,第一次是获取proposalbox,第二
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...
接着,在yolo_loss方法中,参数是: args是Lambda层的输入,即model_body.output和y_true的组合; anchors是二维数组,结构是(9, 2),即9个anchor box; num_classes是类别数; ignore_thresh是过滤阈值; print_loss是打印损失函数的开关; 即: defyolo_loss(args, anchors, num_classes, ignore_thresh=.5, print_...
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...
参考上述原始的损失函数,加以优化。开始动手构建v3的Loss_layer! 2. 边界框损失 对IoU和GIoU不了解的读者可以看我写的另外一篇文章:目标检测中的IOU&升级版GIOU 目前目标检测中主流的边界框优化采用的都是BBox的回归损失(MSE loss, L1-smooth loss等),这些方式计算损失值的方式都是检测框的“代理属性”—— 距离...