cls: 这代表类别预测(classification)。对应的损失是类别预测损失(loss_cls)。这个损失计算的是模型预测的类别与真实类别之间的差异。它使用的是二元交叉熵损失(BCEWithLogitsLoss)。 reg: 这代表边界框回归(bounding box regression)。对应的损失是IoU损失(loss_iou)。这个损失计算的是模型预测的边界框与真实边界框之...
图中向量包含4个坐标信息,一个包含目标概率和80个类别得分,换句话解释就是“这个图像中是否有目标(物体出现的概率)?有的话是什么(80类的类别得分)?然后就是这个目标物体在哪里(box坐标位置)?” 其实面对上述的3个输出,也对应YOLOv5的3个分支的,其分别是obj分支、cls分支和box分支。 1、obj分支 obj分支输出的...
cls_score表示每个cell各个类别的可能性, reg_dist则代表每个cell的ltrb参数 2.1.2.1:cls预测过程 首先先遍历三个feat图层 然后获取该图层的H,W 并得到L=H*W 然后将特征图经过 avgpooling将[N,C,H,W]变为[N,C,1,1] 然后经过ESE Block施加通道注意力,然后经过pred_cls将通道数从[N,C,H,W]变为[N,nu...
loss_obj, loss_noobj, loss_cls都是用BCE,yolo_layer.c中的delta=-gradient.使用BCE损失时L=-(y...
4.3.3Loss_cls 视频课 33分39秒 19 4.3.4Loss_box 视频课 4分8秒 20 4.3.5Loss_DFL 视频课 26分10秒 相关推荐 【唐宇迪】目标检测YOLO系列算法 目标检测YOLO系列算法网络架构改进细节源码解读数据集训练 6871播放/共85课时 通义万相实用教程-AI绘画创意设计 带学员全面深入了解和掌握通义万相的AI绘画的技...
yolo task=classify mode=predict model=yolov8x-cls.pt source='input/video_3.mp4' show=True 使用YOLOv8超大模型进行分类推断 默认情况下,视频用模型预测的前5个类进行标注。在没有任何后期处理的情况下,标注部分直接使用了ImageNet类名。 YOLOv8 vs YOLOv7 vs YOLOv6 vs YOLOv5 ...
TAL 的总训练损失是L_{cls}和L_{reg}的总和。 3、YOLOv6、PP-YOLOE、PicoDet为什么都选择了TOOD? SimOTA就是分配给每个Anchor更容易学习的GT(Cost更小的)。同时一个GT可以对应多个Anchor,具体数目则根据GT和各个Anchor的IoU情况而定;那么换个角度也就是说,对于一个GT,如果存在很多高质量(IoU大)的Anchor,则...
以PPYOLOE为例，其预测过程涉及Head层的输出，包括类别预测（cls_score）和位置预测（reg_dist）。类别预测通过通道注意力和Sigmoid操作得出，位置预测则经过通道调整、reshape、sigmoid和Conv运算。然后，通过post_process函数，结合输入图片尺寸和缩放因子，将特征图尺寸的预测框调整回原始尺寸，并进行非极大...
cls 财产(torch.Tensor) 返回方框的类值。 id 财产(torch.Tensor) 返回盒子的轨道 ID(如果有)。 xyxy 财产(torch.Tensor) 以xyxy 格式返回水平方框。 xywhr 财产(torch.Tensor) 以xywhr 格式返回旋转后的方框。 xyxyxyxy 财产(torch.Tensor) 以xyxyxyxy 格式返回旋转后的方框。 xyxyxyxyn 财产(torch.Tensor...
single_cls=opt.single_cls, dataloader=testloader, save_dir=save_dir, save_json=True, plots=False, is_coco=is_coco) # Strip optimizers final = best if best.exists() else last # final model for f in last, best: if f.exists(): ...