loss[1] *= self.hyp.pose / batch_size # pose gain loss[2] *= self.hyp.kobj / batch_size # kobj gain loss[3] *= self.hyp.cls # cls gain loss[4] *= self.hyp.dfl # dfl gain return loss.sum() * batch_size, loss.detach() 总结 YOLO是一个为目标检测任务而知名的框架。除了在...
cls 目标检测分类损失函数cls_loss权重,默认0.5 box 目标检测框定位损失函数box_loss权重,默认7.5 dfl 类别不均衡时Dual Focal Loss损失函数dfl_loss权重,默认1.5。 pose 关键点定位损失函数pose_loss权重,默认12.0(只在关键点检测训练时用到) kobj 关键点置信度损失函数keypoint_loss权重,默认2.0(只在关键点检测训...
cls 目标检测分类损失函数cls_loss权重,默认0.5 box 目标检测框定位损失函数box_loss权重,默认7.5 dfl 类别不均衡时Dual Focal Loss损失函数dfl_loss权重,默认1.5。 pose 关键点定位损失函数pose_loss权重,默认12.0(只在关键点检测训练时用到) kobj 关键点置信度损失函数keypoint_loss权重,默认2.0(只在关键点检测训...
loss[0]*=self.hyp.box # box gain loss[1]*=self.hyp.pose/batch_size # pose gain loss[2]*=self.hyp.kobj/batch_size # kobj gain loss[3]*=self.hyp.cls # cls gain loss[4]*=self.hyp.dfl # dfl gainreturnloss.sum()*batch_size,loss.detach() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 总结 ...
35. kobj kobj: 关键点目标损失权重(仅姿态)。用于调整关键点目标损失的权重,以控制其在总损失中的贡献程度(仅应用于姿态相关任务)。 36. label_smoothing label_smoothing: 标签平滑(label smoothing)。标签平滑是一种正则化技术,用于减少模型对训练数据的过拟合程度。 标签平滑 label smoothing就是把原来的one-hot...
Yolo11以其出色的速度、精度、多功能性和计算效率,成为了Ultralytics迄今为止开发的最熟练的模型之一,为计算机视觉领域带来了新的突破。 关键特性: ❝ 1、增强的特征提取:采用改进的主干网络和颈部架构,提高了特征提取能力,以实现更精确的目标检测和更复杂的任务性能。
dfl: DFL(Distribution Focal Loss)损失权重。用于调整 DFL 损失的权重,以控制其在总损失中的贡献程度。 34. pose pose: 姿态损失权重(仅姿态)。用于调整姿态损失的权重,以控制其在总损失中的贡献程度(仅应用于姿态相关任务)。 35. kobj kobj: 关键点目标损失权重(仅姿态)。用于调整关键点目标损失的权重,以控制...
cls 0.5 类别损失增益(值越大越表强调,按像素缩放) 根据训练输出的cls_loss调整 dfl 1.5 DFL 损失增益 根据训练输出的dfl_loss调整 pose 12.0 姿态损失增益(仅 pose 训练) - kobj 2.0 关键点对象损失增益(仅 pose 训练) - label_smoothing 0.0 标签平滑,一种正则化技术,用于减少模型对训练数据的过拟合程度 ...
"" self.loss_names = 'box_loss', 'pose_loss', 'kobj_loss', 'cls_loss', 'dfl_loss' # 定义损失名称 return yolo.pose.PoseValidator(self.test_loader, save_dir=self.save_dir, args=copy(self.args)) # 返回验证器实例 def plot_training_samples(self, batch, ni): """绘制一批训练样本,...
lcls_loss = torch.zeros(1, device=self.device) box_loss = torch.zeros(1, device=self.device) dfl_loss = torch.zeros(1, device=self.device) kpt_loss = torch.zeros(1, device=self.device) kobj_loss = torch.zeros(1, device=self.device)#...