而你数据集的categories是 [{"id":0,"name":"1","supercategory":"none"},{"id":1,"name":"missing_hole","supercategory":"1"},{"id":2,"name":"mouse_bite","supercategory":"1"},{"id":3,"name":"open_circuit","supercategory":"1"},{"id":4,"name":"short","supercategory":"...
如果是单类的情况,cls loss=0,如果是多类的情况,也分两个模式: 如果采用default模式,使用的是BCEWithLogitsLoss计算class loss。 AI检测代码解析 BCEcls = nn.BCEWithLogitsLoss(pos_weight=ft([h['cls_pw']]), reduction=red) # cls loss 只计算多类之间的loss,单类不进行计算 if 'default' in arc a...
如果是单类的情况,cls loss=0 如果是多类的情况,也分两个模式: 如果采用default模式,使用的是BCEWithLogitsLoss计算class loss。 BCEcls = nn.BCEWithLogitsLoss(pos_weight=ft([h['cls_pw']]), reduction=red) # cls loss 只计算多类之间的loss,单类不进行计算 if 'default' in arc and model.nc >...
置信度损失(obj_loss): 定义: 计算网络对目标的置信度,通常使用二元交叉熵损失函数,其值越小表示模型判断目标的能力越准确。 目的: 通过最小化置信度损失,使模型能够准确判断目标是否存在。 分类损失(cls_loss): 定义: 计算锚框对应的分类是否正确,通常使用交叉熵损失函数,其值越小表示分类越准确。 目的: 通过...
可以看到box的loss是1-giou的值。 2. lobj部分 lobj代表置信度,即该bounding box中是否含有物体的概率。在yolov3代码中obj loss可以通过arc来指定,有两种模式: 如果采用default模式,使用BCEWithLogitsLoss,将obj loss和cls loss分开计算: BCEobj = nn.BCEWithLogitsLoss(pos_weight=ft([h['obj_pw']]), red...
Hello, I trained YOLOv5_5.0and YOLOv5_6.1 version, there is only one class, why is its class loss 0? Additional No response fyy378 added the question label Nov 23, 2023 Contributor github-actions bot commented Nov 23, 2023 👋 Hello @fyy378, thank you for your interest in YOLOv5 ...
但是box_loss表现优秀,仅仅说明它对物体区域(画框)的识别情况。就算这一项100分,整体效果也不一定就好。因为光会画框意义不大,我们还要知道框里的物体是什么。 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。
F1-score含义:是分类问题的一个衡量指标。一些多分类问题的机器学习竞赛,常常将F1-score作为最终测评的方法。它是精确率和召回率的调和平均数,最大为1,最小为0。 公式: F值(F-Measure)含义:有时候我们对精确率和召回率并不是一视同仁,比如在医疗领域,我们不希望遗漏掉任何一位患者,所以应该更加重视召回率。我们...
代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # Classification if self.nc > 1: # cls loss (only if multiple classes) t = flow.full_like(pcls, self.cn, device=self.device) # targets # t[range(n), tcls[i]] = self.cp t[flow.arange(n, device=self.device), tcls[i]] = se...
在安装模块之前,最好先更换pip源为阿里源或国科大源,然后安装yolov5需要的模块,记住工作路径要在yolov5文件夹下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 python-m pip install-r requirements.txt 如果没有安装cuda默认安装pytorch-cpu版,如果有gpu可以安装pytorch-gpu版。