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...
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?
计算损失函数的前提是需要有目标targets,和预测值Preds,而对于预测值Preds的box、cls等的损失计算是需要提取出一定个数的正样本的,故计算损失函数之前的一个重要工作就是正样本的筛选。 1. 前期准备(数据处理) defforward(self,outputs,targets_list):'''outputs: 三个分支的网络输出,shape分别为:[b,11,80,80]...
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...
nc > 1: # cls loss (only if multiple classes) # self.cn通过smooth_BCE平滑标签得到的,使得负样本不再是0,而是0.5 * eps t = torch.full_like(pcls, self.cn, device=self.device) # targets # self.cp 是通过smooth_BCE平滑标签得到的,使得正样本不再是1,而是1.0 - 0.5 * eps t[range(n),...
51CTO博客已为您找到关于yolo cls loss一般是多少的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及yolo cls loss一般是多少问答内容。更多yolo cls loss一般是多少相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
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 ...