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。从这里可以看出,其实目标检测技术,已经包含了图片分类的技术。图片分类很基...
**cls_loss:**用于监督类别分类,计算锚框与对应的标定分类是否正确。 **box_loss:**用于监督检测框的回归,预测框与标定框之间的误差(CIoU)。 **obj_loss:**用于监督grid中是否存在物体,计算网络的置信度。 2. metrics mAP(IoU@0.75):这是一个对检测能力要求更高的标准。 mAP(IoU@0.5):跟Pascal VOC mAP...
fliplr': 0.5, 'mosaic': 1.0,'mixup': 0.0, 'label_smoothing': 0.0}"""# Define criteria 定义各种损失函数# BCEWithLogitsLoss其实就是BCE,提前把y^给sigmoid一下压缩到0~1范围# pos_weight是正负样本权重的比例,如果正负样本为1:4,那可以设置pos_weight=4来平衡样本# 类别的二分类损失函数:BCEcls=nn...
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...
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...
cls_preds因为是类别分数,所以维度是[1000,2]。 b.Loss函数计算 针对筛选出的1000个候选检测框,和3个groundtruth计算Loss函数。 计算的代码,也在yolo_head.py的get_assignments函数中。 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...
Cls Loss用于衡量模型预测的类别分布与真实标签之间的差异。交叉熵损失函数是分类任务中常用的一种损失函数,其公式为: L o s s c l s = − ∑ c = 1 M y o , c l o g ( p o , c ) Loss_{cls}=-\sum_{c=1}^{M}y_{o,c}log(p_{o},c)Losscls=−c=1∑Myo,clog(po,c) ...
cls分支输出的是该anchor属于哪一类的概率,也默认使用BCEWithLogitsLoss。 这里的box分支输出的便是物体的具体位置信息了,通过前面对于坐标参数化的分析可以知道,具体的输出4个值为t_x、t_y、t_w以及t_h,然后通过前面的参数化反转方式与GT进行计算loss,对于回归损失,yolov3使用的loss是smoothl1损失。Yolov5的边框...
首先我们可以看到对于cls. loss, YOLOv8的作者,没有使用varifocal loss,(尽管前面在loss.py作者定义了varifocal loss),而是使用了BCE loss 然后bbox loss 是 CIoU和DFL 然后这三个loss加权平均得到最终的loss # cls loss # loss[1] = self.varifocal_loss(pred_scores, target_scores, target_labels) / target...
分类损失cls_loss:推测为分类loss均值,越小分类越准 val/box_loss:验证集bounding box损失 val/obj_loss:验证集目标检测loss均值 val/cls_loss:验证集分类loss均值,我这个项目只有fire这一类,所以为0 mAP@0.5:0.95:表示在不同的IOU阈值(从0.5到0.95,步长为0.05)(0.5、0.55、0.6、0.65、0.7、0.75、0.8、0.85、...