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。从这里可以看出,其实目标检测技术,已...
loss分为cls_loss, box_loss, obj_loss三部分: **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...
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...
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...
有了reg_loss和cls_loss,就可以将两个损失函数加权相加,计算cost成本函数了。这里涉及到论文中提到的一个公式: 相应的,对应于yolo_head.py的get_assignments函数中的代码: 可以看出,公式中的加权系数,即代码中的3。 d.SimOTA 有了上面的一系列信息,标签分配问题,就转换为了标准的OTA问题。但是经典的Sinkhorn-Knop...
cls_loss 是分类损失,用于评估类别预测的准确性。 dfl_loss 是防御性损失,用于提高模型的泛化能力。从输出结果来看,经过两个训练周期后,模型的边界框损失、分类损失和防御性损失都有所下降,这表明模型在训练过程中学习了如何更好地预测边界框和分类。同时,模型的 mAP50 和 mAP50-95 指标也有所提高,这表明模型的...
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),...
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、0.9、0.95)上的平均mAP mAP@0.5:表示阈值大于0.5的平均mAP 一般训练结果主要观察精度和召回率波动情况(波动不是很大则训练效果较好)...
Cls Loss(分类损失) 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∑My...
首先,损失函数图展示了在训练和验证过程中的三种损失:边框损失(box_loss)、分类损失(cls_loss)和目标损失(obj_loss),分别对应于模型预测的边界框精度、类别预测准确性以及目标检测的确信度。在训练损失图中,我们可以看到随着训练进度的增加,即随着epoch数的增加,所有类型的损失都呈现下降趋势,这表明模型在不断学习和...