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...
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...
① 方案一:Yolox-s+数据增强+(obj_output的Loss函数,用BCELoss) ② 方案二:Yolox-s+数据增强+(obj_output的Loss函数,改为FocalLoss) 对比发现:在使用自有数据集训练时,如果将obj_loss的BCE_Loss,修改为Focal_Loss,发现效果很明显,涨点也很多。而且iou_loss收敛的更好了,不知道是否有朋友也试过?可以在评论...
因此希望我们的曲线接近(1,1),即希望mAP曲线的面积尽可能接近1。 八、result.png —— 结果loss functions 🌳定位损失box_loss: 预测框与标定框之间的误差(CIoU),越小定位得越准; 🌳置信度损失obj_loss: 计算网络的置信度,越小判定为目标的能力越准; 🌳分类损失cls_loss: 计算锚框与对应的标定分类是否...
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...
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: ...
损失函数通常包括几个部分:框损失(box_loss),类别损失(cls_loss),以及目标定位损失(obj_loss)。框损失负责度量预测的边界框与真实框之间的差异,类别损失用于评估预测类别的准确性,而目标定位损失则是指模型预测目标存在与否的准确性。从训练和验证的损失图中可以看出,所有的损失值都显示了从高到低的下降趋势,说明模...
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...
具体来说,训练集的边界框损失(train/box_loss)和类别损失(train/cls_loss)以及目标函数损失(train/obj_loss)随着训练周期的增加而稳步下降。这表明模型在定位缺陷位置、识别缺陷类别以及预测缺陷存在的可能性方面都取得了进步。同样,验证集上的损失(val/box_loss, val/cls_loss, val/obj_loss)也呈下降趋势,这...
为了均衡不同尺寸边界框对预测偏差的敏感度的差异。作者巧妙的对边界框的 w,h 取均值再求 L2 loss. YOLO 中更重视坐标预测,赋予坐标损失更大的权重,记为 coord,在 pascal voc 训练中 coodd=5 ,classification error 部分的权重取 1。 某边界框的置信度定义为:某边界框的 confidence = 该边界框存在某类对象...