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 ...
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']]), reduction=red) if 'default' in arc: # separate obj and cls lobj += BCEobj(pi[..., 4], tobj...
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。 代码语言:javascript 复制 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...
置信度损失obj_loss:推测为目标检测loss均值,越小目标检测越准 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...
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。
我也遇到了这个问题,但我的loss_cls一开始很大但一个epoch后就变成0了,loss_box和loss_dfl一直是0Collaborator wondervictor commented May 23, 2024 @Unicorn123455678 @tm924222 这种问题通常来自于训练时候,没有物体框标注,要么使用了mask-refine,要么使用的标注存在问题。Collaborator wondervictor commented May 23...
loss_weight是cls 1.0 iou 2.5 dfl 0.5,看样子也是实验过很多次调过了。 (4) yolov6:和yolox一样。。。iou loss换成了ciou和siou。 (5) yolov7: 标签分配方面,结合yolov5和Yolox,将simOTA中的第一步“使用中心先验”替换成“yolov5中的策略”,至于Aux Head是为对应的主head加强每层特征精修的。这个...
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'inarc:# unified BCE (80 classes)t=torch.zeros_like(pi[...,5:])# targetsifnb:t[b,a,gj,gi,tcls[i]]=1.0# 对应正样本class置信度设置为1lobj+=BCE(pi[...,5:],t...
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: 通过最小化分类损失,使模型能够准确分类目标。 Precision(精度): 定义: 正确预测为正类别的样本数量占所有预测为正类别的样本数量的比例。
compute_loss 计算目标框偏差,置信度,类别使用二分类交叉熵损失,目标框位置采用平方差损失,四个损失加权求和得到最后的目标损失。 loss,loss_xy,loss_wh,loss_obj,loss_cls,loss_l2=0,0,0,0,0,0foroutput_id,outputinenumerate(xin):batchsize=output.shape[0]fsize=output.shape[2]n_ch=5+self.n_classes...