class FocalLoss(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 existing loss_fcn(), i.e. criteria = FocalLoss(nn.BCEWithLogitsLoss(), gamma=1.5) 论文: https://arxiv.org/abs/1708.02002 https://blog.csdn.net/qq_38253797/article/details/116292...
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...
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...
一般来说,最好的box_loss、obj_loss和cls_loss的值会因训练集和任务而异。但是,在训练yolov5时,常用的值为: box_loss通常在1到10之间,并且应该与obj_loss成反比,因为obj_loss计算对象存在的概率; obj_loss通常在0.1到10之间,也应该与box_loss成反比,并且应该比cls_loss更高,因为它是目标存在的评估。obj_lo...
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...
YOLOv5训练时,cls_loss为0的原因有几个可能:1. 类别 imbalance:如果数据集中某一类目标数量远大于其他...
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...
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。
[1,2,3]),name='clss_loss')*self.class_scale49#有目标损失(IOU)50object_delta=object_mask*(predict_scales-iou_predict_truth)#这里iou_predict_truth应该为151object_loss=tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square(object_delta),axis=[1,2,3]),name='object_loss')*self.object_scale52#无目标...
box_loss负责预测边界框的精确位置,cls_loss用于分类准确性,而dfl_loss通常关联于模型预测边界框的分布。所有这些损失函数随着训练的进行都呈现出下降趋势,这表明模型在学习过程中不断提高了对目标检测任务的准确性。特别是,在训练的初期,损失迅速减少,这表明模型快速捕捉到了数据的关键特征。随着训练的深入,损失下降...