不过只要cls loss box loss是下降的obj loss对网络梯度回传只是影响框的精确度。比例2个小目标就一个...
置信度损失obj_loss:计算网络的置信度 分类损失cls_loss:计算锚框与对应的标定分类是否正确 Box:YOLOV5使用 GIOU loss作为bounding box的损失,Box推测为GIoU损失函数均值越小,方框越准 Objectness:推测为目标检测loss均值,越小目标检测越准 Classification:推测为分类loss均值,越小分类越准 val BOX:验证集bounding box...
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? 对于每个边界框的预测,都会有一个与之相关的预测值,称...
检测框位置的iou_loss,Yolox中使用传统的iou_loss,和giou_loss两种,可以进行选择。 而obj_loss和cls_loss,都是采用BCE_loss的方式。 当然除此之外,还有两点需要注意: a.在前面精细化筛选中,使用了reg_loss和cls_loss,筛选出和目标框所对应的预测框。 因此这里的iou_loss和cls_loss,只针对目标框和筛选出的正...
从训练和验证的损失图中可以观察到,box_loss、cls_loss和obj_loss随着训练周期的增加而稳步下降,这表明模型在逐步学习如何更准确地定位目标、分类以及预测目标的存在概率。值得注意的是,在初期,损失值下降得非常快,这通常意味着模型从原始状态迅速进入一个较好的学习状态。随后,损失下降速度放缓,这说明模型开始逐渐收敛...
类别损失(cls_loss)反映了模型对不同类别判别的准确性,而目标损失(obj_loss)则是模型对有无目标(即跌倒事件)的判断能力。所有这些损失的下降表明,模型在辨识跌倒事件的位置、大小、类别方面的表现都在逐步提高。 精确度(precision)和召回率(recall)是衡量模型性能的两个关键指标。精确度是指模型预测为跌倒事件的...
obj_preds因为是目标分数,所以维度是[1000,1]。 cls_preds因为是类别分数,所以维度是[1000,2]。 b.Loss函数计算 针对筛选出的1000个候选检测框,和3个groundtruth计算Loss函数。 计算的代码,也在yolo_head.py的get_assignments函数中。 首先是位置信息的loss值:pair_wise_ious_loss ...
之后在 _calc_obj_loss() 里面 gt = box_xywh2xyxy(fluid.layers.squeeze(gt, axes=[0])) ious.append(fluid.layers.iou_similarity(pred, gt)) 这里好像理解 box 中 x,y 为 bounding box 的 中心 x y, 但是其实 coco 数据格式中 x,y 为 左上角 x,y. 在 visualizer.py 的 draw_bbox() 代码...
下面就可以计算两者的误差,即Loss函数。 计算的代码,位于yolo_head.py的get_losses函数中。 我们可以看到: 检测框位置的iou_loss,Yolox中使用传统的iou_loss,和giou_loss两种,可以进行选择。 而obj_loss和cls_loss,都是采用BCE_loss的方式。 当然除此之外,还有两点需要注意: ...
首先,我们观察到训练和验证过程中的边界框损失(box_loss)、分类损失(cls_loss)、和目标损失(obj_loss)都随着迭代次数的增加而显著下降。这表明模型在学习过程中逐渐提高了对无人机目标的定位和分类能力。特别值得注意的是,在训练早期阶段,损失值下降速度较快,随后逐渐趋于平稳。这种趋势通常表示模型正从大规模的学习...