它还有第三项细化指标dfl_loss。 dfl_loss 分布式焦点损失:精益求精 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...
损失函数图显示了训练集和验证集上的三种损失:box_loss、cls_loss和dfl_loss。box_loss表示边框回归损失,即模型预测的边框与真实边框之间的差异;cls_loss是分类损失,指模型对于停车位状态(空闲或占用)分类的准确性;dfl_loss是分布式焦点损失,它是YOLOv8特有的,用于处理分类不平衡的问题。从图中可以看出,随着训练过...
首先观察到的是,训练和验证过程中的边界框损失(box_loss)、分类损失(cls_loss)以及分布焦点损失(dfl_loss)都随着训练周期的增加而逐渐下降。这是一个积极的信号,表明模型正在有效地学习如何更准确地定位物体、分类以及更好地理解目标的形状和大小。特别是在边界框损失上,我们看到验证损失在经历初始波动后趋于稳定,并...
首先,观察到训练过程中的边界框损失(box_loss)、分类损失(cls_loss)和分布式焦点损失(dfl_loss)均呈现出随着训练轮次增加而逐渐下降的趋势。这表明模型在识别物体位置、分类准确性以及预测分布上的性能都随着时间的推移而稳步提升。尤其值得注意的是,验证集上的损失下降趋势与训练集保持一致,这表明模型具有良好的泛化能...
box_loss负责预测边界框的精确位置,cls_loss用于分类准确性,而dfl_loss通常关联于模型预测边界框的分布。所有这些损失函数随着训练的进行都呈现出下降趋势,这表明模型在学习过程中不断提高了对目标检测任务的准确性。特别是,在训练的初期,损失迅速减少,这表明模型快速捕捉到了数据的关键特征。随着训练的深入,损失下降...
但是第一个box_loss好像还有下降的趋势。但是中间的cls_loss在50轮时就已经趋于稳定了，而dfl_loss好像...
定位损失box_loss:预测框与标定框之间的误差(GIoU),越小定位得越准; 分类损失cls_loss:计算锚框与对应的标定分类是否正确,越小分类得越准; 动态特征损失(dfl_loss):DFLLoss是一种用于回归预测框与目标框之间距离的损失函数。在计算损失时,目标框需要缩放到特征图尺度,即除以相应的stride,并与预测的边界框计算Cio...
定位损失box_loss:预测框与标定框之间的误差(GIoU),越小定位得越准; 分类损失cls_loss:计算锚框与对应的标定分类是否正确,越小分类得越准; 动态特征损失(dfl_loss):DFLLoss是一种用于回归预测框与目标框之间距离的损失函数。在计算损失时,目标框需要缩放到特征图尺度,即除以相应的stride,并与预测的边界框计算Cio...
定位损失box_loss:预测框与标定框之间的误差(GIoU),越小定位得越准; 分类损失cls_loss:计算锚框与对应的标定分类是否正确,越小分类得越准; 动态特征损失(dfl_loss):DFLLoss是一种用于回归预测框与目标框之间距离的损失函数。在计算损失时,目标框需要缩放到特征图尺度,即除以相应的stride,并与预测的边界框计算Cio...
从左至右,上至下,图中依次显示了训练集上的边框损失(train/box_loss)、分类损失(train/cls_loss)、定位损失(train/dfl_loss)、验证集上的边框损失(val/box_loss)、分类损失(val/cls_loss)、定位损失(val/dfl_loss),以及模型的精度(metrics/precision(B))、召回率(metrics/recall(B))、平均精度(metrics/...