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...
iou=bbox_iou(pbox.T,tbox[i],x1y1x2y2=False,CIoU=True)# iou(prediction, target)lbox+=(1.0-iou).mean()# iou loss encode过程待分析TODO Cls-loss 常规的交叉熵 BCEcls=nn.BCEWithLogitsLoss(pos_weight=torch.tensor([h['cls_pw']],device=device))lcls+=self.BCEcls(ps[:,5:],t) Obj-...
分类损失(cls_loss):该损失用于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。 置信度损失(obj_loss):该损失用于衡量模型预测的框(即包含对象的矩形)与真实框之间的差异。 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...
在检测任务中,训练数据集的标签里会给出目标物体真实边界框所对应的(x1,y1,x2,y2) 这样的边界框也被称为真实框(ground truth box) 在预测过程中,模型会对目标物体可能出现的位置进行预测 由模型预测出的边界框则称为预测框(prediction box),如上图所示 2.2. 锚框(Anc...
0.479518:当前batch的loss 0.625265 :avg loss,是平均Loss,这个数值应该越低越好,一般来说,一旦这个数值低于0.060730 avg就可以终止训练了。 rate 代表当前的学习率,是在.cfg文件中定义的。 seconds: 表示当前批次训练花费的总时间。 images: 这一行最后的这个数值是6274*64的大小,表示到目前为止,参与训练的图片的...
loss box loss是下降的obj loss对网络梯度回传只是影响框的精确度。比例2个小目标就一个框。
y = box[:, 1] w = box[:, 2] h = box[:, 3] return fluid.layers.stack( [ x - w / 2., y - h / 2., x + w / 2., y + h / 2., ], axis=1) 之后在 _calc_obj_loss() 里面 gt = box_xywh2xyxy(fluid.layers.squeeze(gt, axes=[0])) ious.append(fluid.layers.iou...
可以看到我的损失函数理解和行云大佬的损失函数理解在回归损失以及分类损失上是完全一致的,只有obj loss表示形式完全不同。对于obj loss,我的公式里面是方差损失,而行云大佬是交叉熵损失。那么这两种形式哪一种是正确的呢? 其实只要对交叉熵损失和方差损失求个导问题就迎刃而解了。
首先,从训练和验证的损失图像中,我们可以看到,随着训练次数的增加,模型的框损失(box_loss)、类别损失(cls_loss)和目标损失(obj_loss)整体呈现出下降趋势。这表明模型在学习过程中逐渐优化了对目标位置、类别和存在性的预测。在初始阶段,损失值下降较快,随着训练的进行,损失下降速度减缓,逐渐趋于平稳,显示出模型正在...
从损失函数的角度分析,模型有三种类型的损失:定位框损失(box_loss)、类别损失(cls_loss)和置信度损失(obj_loss)。在训练集和验证集上,这三种损失随着训练周期的增加而稳步下降,表明模型在逐步学习并改善其对钢材表面缺陷的检测能力。特别是定位框损失的下降,直接反映了模型在定位缺陷方面的性能提升。不过,值得注意的...