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...
# dx=[-1,1]当pred=1true=0时(网络预测说这里有个obj但是gt说这里没有),dx=1=>alpha_factor=0=>loss=0# 这种就是检测成正样本了但是检测错了(falsepositive)或者missing label的情况 这种情况不应该过多的惩罚->loss=0dx=pred-true# reduce only missing label effects # 如果采样绝对值的话 会减轻pre...
置信度损失(obj_loss):该损失用于衡量模型预测的框(即包含对象的矩形)与真实框之间的差异。 边界框损失(box_loss):该损失用于衡量模型预测的边界框与真实边界框之间的差异,这有助于确保模型能够准确地定位对象。 这些损失函数在训练模型时被组合使用,以优化模型的性能。通过使用这些损失函数,YOLOv5可以准确地识别图像...
一般来说,最好的box_loss、obj_loss和cls_loss的值会因训练集和任务而异。但是,在训练yolov5时,常用的值为: box_loss通常在1到10之间,并且应该与obj_loss成反比,因为obj_loss计算对象存在的概率; obj_loss通常在0.1到10之间,也应该与box_loss成反比,并且应该比cls_loss更高,因为它是目标存在的评估。obj_lo...
在yolov3中,loss分为三个部分: 一个是xywh部分带来的误差,也就是bbox带来的loss 一个是置信度带来的误差,也就是obj带来的loss 最后一个是类别带来的误差,也就是class带来的loss 在代码中分别对应lbox,lobj,lcls,yolov3中使用的loss公式如下: 其中: ...
可以看到我的损失函数理解和行云大佬的损失函数理解在回归损失以及分类损失上是完全一致的,只有obj loss表示形式完全不同。对于obj loss,我的公式里面是方差损失,而行云大佬是交叉熵损失。那么这两种形式哪一种是正确的呢? 其实只要对交叉熵损失和方差损失求个导问题就迎刃而解了。
除此之外,代码部分还有一个Lobj,即代码部分公式的Ltotal需要额外加一个λobj⋅Lobj,其中λobj=0.75 分: 首先,我们快速定位到模型的损失函数在哪: 在train.py,我们很容易看到以下内容: 定位到计算损失函数的function是“compute_loss”,是类“ComputeLoss”的实例化结果,“ComputeLoss”来自根目录/utils/loss.py...
(1- obj_mask) * ignore_mask * obj_loss# TODO: use binary_crossentropy insteadclass_loss = obj_mask * sparse_categorical_crossentropy( true_class_idx, pred_class)# 6. sum over (batch, gridx, gridy, anchors) => (batch, 1)xy_loss = tf.reduce_sum(xy_loss, axis=(1,2,3)) ...
以20类分类为例,每个参与检测的Cell输出两个30维的目标框,取得分最高的目标框参与计算损失函数LOSS。下式为损失函数计算公式,包含回归损失、置信度损失和分类损失。式中想,x,y表示预测目标框的中心坐标,w,h为目标框的宽和高,x,y,w,h是目标真实标签的中心坐...
val obj loss损失上升的原因可能有以下几点: 1. 数据集:数据集过大或偏斜可能导致模型难以学习或过拟合。 2. 学习率:过高的学习率可能导致模型无法收敛,并出现过拟合现象。 3. 模型设计:模型结构的复杂度或参数量过大导致模型过拟合。 4. 训练过程:训练数据数量过于少或训练批次过少可能导致模型未能充分学习,同...