box_loss全称是bounding box loss,表示边界框损失。它表明AI通过训练和学习之后,对于边界框的预测和标准答案之间的损失。 正常情况下,随着训练的进行,损失是越降越低的。如果它是长期忽高忽低,或者一直不明显收敛,那说明训练存在问题。如果box_loss的损失不断降低,而后持续稳定,则说明训练没有问题,也没有必要再投入...
yolov5 box_loss损失函数 Yolov5 Box Loss损失函数是一种用于目标检测的损失函数,它是基于YOLOv5模型的一种改进,旨在提高目标检测的准确性和效率。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...
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...
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,称为“objectness”。Objectness loss 项教会了网络如何预测正确的IoU,而坐标损失则教会了网络如何预...
yolo会输出中间训练过程的值,但是我们想得到更全面的信息比如loss跟iou曲线的话,需要写一些脚本进行可视化。 参考blog 首先是在训练的过程的命令 要将训练输出的内容重定向到一个文件中 ./darknet detector train cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg backup/yolov3.backup -gpus 0,1,2,3 2>1 | tee -a train.tx...
box_loss 是边界框回归损失,用于评估预测的边界框与真实边界框之间的差异。 cls_loss 是分类损失,用于评估类别预测的准确性。 dfl_loss 是防御性损失,用于提高模型的泛化能力。从输出结果来看,经过两个训练周期后,模型的边界框损失、分类损失和防御性损失都有所下降,这表明模型在训练过程中学习了如何更好地预测边界...
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...
box=label[:,:,:,:,4:5]# 置信度,判断网格内有无物体...giou=tf.expand_dims(self.bbox_giou(pred_xywh,label_xywh),axis=-1)# 2 - 相对面积bbox_loss_scale=2.0-1.0*label_xywh[:,:,:,:,2:3]*label_xywh[:,:,:,:,3:4]/(input_size**2)giou_loss=respond_bbox*bbox_loss_scale*(...
对不同大小的bbox预测中,相比于大bbox预测偏一点,小box预测偏一点更不能忍受。作者用了一个比较取巧的办法,就是将box的width和height取平方根代替原本的height和width (主要为了平衡小目标检测预测的偏移) ② IOU误差(很多人不知道 代表什么) 其实这里的 ...