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。 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...
Dataset Network Sample selection Box-loss Cls-loss Obj-loss Loss 本文主要从7部分讲诉网络,由于Yolov5还没有公开发表文章,以下都是博主从代码中理解的,若有错误请指正。 一些训练细节可参考 vincent:Yolov5笔记(二)2 赞同 · 0 评论文章 分别为Dataset、Network、Sample Selection、Box-loss、Cls-loss、Obj-lo...
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...
首先,从图表中我们可以观察到,随着训练次数(epochs)的增加,所有类型的损失函数——包括边界框损失(box_loss)、分类损失(cls_loss)以及目标损失(obj_loss)——均呈现出下降趋势,这表明模型在逐渐学习到如何准确预测害虫的位置、大小和分类。特别是,验证集上的损失函数也显示出相似的下降趋势,这表示模型具有良好的泛化...
在深度学习中,我们通常通过损失函数下降的曲线来观察模型训练的情况。而YOLOv5训练时主要包含三个方面的损失:矩形框损失(box_loss)、置信度损失(obj_loss)和分类损失(cls_loss),在训练结束后,我们也可以在logs目录下找到生成对若干训练过程统计图。下图为博主训练商品识别的模型训练曲线图。
在深度学习中,我们通常通过损失函数下降的曲线来观察模型训练的情况。而YOLOv5训练时主要包含三个方面的损失:矩形框损失(box_loss)、置信度损失(obj_loss)和分类损失(cls_loss),在训练结束后,我们也可以在logs目录下找到生成对若干训练过程统计图。下图为博主训练生活垃圾类识别的模型训练曲线图。
在深度学习中,我们通常通过损失函数下降的曲线来观察模型训练的情况。而YOLOv5训练时主要包含三个方面的损失:矩形框损失(box_loss)、置信度损失(obj_loss)和分类损失(cls_loss),在训练结束后,我们也可以在runs/train目录下找到生成对若干训练过程统计图。
上面代码中obj_loss, cls_loss, center_loss 都采用了BCE Loss, 只有scale_loss采用smoothL1 Loss。需要注意的是两个地方,一是 center_loss 采用了BCE Loss,而不是上述公式中的MSE Loss;二是计算center_loss 和scale_loss时有一个权重系数 (2.0 - (gtw * gth) / (416*416)), 是为了抑制gt_box尺度大小...
在深度学习中,我们通常通过损失函数下降的曲线来观察模型训练的情况。而YOLOv5训练时主要包含三个方面的损失:矩形框损失(box_loss)、置信度损失(obj_loss)和分类损失(cls_loss),在训练结束后,我们也可以在logs目录下找到生成对若干训练过程统计图。下图为博主训练生活垃圾类识别的模型训练曲线图。
_ == "__main__": import matplotlib.pyplot as plt def decode_boxes(pred_box, ancho...