g = h["fl_gamma"] # focal loss gamma g=0 代表不用focal loss if g > 0: BCEcls, BCEobj = FocalLoss(BCEcls, g), FocalLoss(BCEobj, g) 5. QFocalLoss QFocalLoss损失函数来自20年的一篇文章:Generalized Focal Loss: Learning Qualified and Distributed Bounding Boxes for Dense Object Detectio...
于是就引入另一个cls_loss指标。 cls_loss 分类损失:判断框里的物体 它叫分类损失,全称为classification loss。它衡量的是预测类别和真实类别之间的差异。 我们看下面的图,它不但框出了物体。而且标注出了这个框里是人,那个框里是车,哪个是细菌,哪个是垃圾。 对于框里物体是什么的评价,就用到了cls_loss指标。从...
classFocalLoss(nn.Module):"""用在代替原本的BCEcls(分类损失)和BCEobj(置信度损失) Wraps focal loss around existingloss_fcn(),i.e.criteria=FocalLoss(nn.BCEWithLogitsLoss(),gamma=1.5)论文:https://arxiv.org/abs/1708.02002https://blog.csdn.net/qq_38253797/article/details/116292496TFimplementation...
那么模型会偏向于预测该主要类别,导致其他类的loss趋近于0。解决方案是通过oversampling等方式平衡各类目标...
如果采用BCE模式,使用的也是BCEWithLogitsLoss,计算对象是所有的cls loss: BCE = nn.BCEWithLogitsLoss(reduction=red) elif 'BCE' in arc: # unified BCE (80 classes) t = torch.zeros_like(pi[..., 5:]) # targets if nb: t[b, a, gj, gi, tcls[i]] = 1.0 # 对应正样本class置信度设置为...
首先是位置信息的loss值:pair_wise_ious_loss 通过第一行代码,可以计算出3个目标框,和1000个候选框,每个框相互之间的iou信息pair_wise_ious,因为向量维度为[3,1000]。 再通过-torch.log计算,得到位置损失,即代码中的pair_wise_iou_loss。 然后是综合类别信息和目标信息的loss值:pair_wise_cls_loss ...
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?
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class_loss=tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square(class_delta),axis=[1,2,3]),name='clss_loss')*self.class_scale #有目标损失(IOU) object_delta=object_mask*(predict_scales-iou_predict_truth) #这里iou_predict_truth应该为1 object_loss=tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square(object_delta...
if self.nc > 1: # cls loss (only if multiple classes) t = torch.full_like(pcls, self.cn, device=self.device) # torch.full_like返回一个形状与pcls相同且值全为self.cn的张量 t[range(n), tcls[i]] = self.cp # 对应类别处为self.cp, 其余类别处为self.cn lcls += self.BCEcls(pc...