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...
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...
在我们最新的研究中,我们使用了YOLOv8算法对暴力行为进行检测,而训练过程中的损失函数和性能指标图像为我们提供了宝贵的信息。首先,观察训练过程中的盒子损失(train/box_loss),分类损失(train/cls_loss)和目标损失(train/obj_loss),可以看到随着迭代次数的增加,这三者呈现出明显的下降趋势。这表明模型在学习过程中正在...
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: ...
损失函数是评估模型预测准确性的重要指标,它由三部分组成:边界框损失(box_loss)、类别损失(cls_loss)、和目标置信度损失(obj_loss)。在训练阶段,我们可以看到这三个损失值随着迭代次数的增加而显著下降,这表明模型正在学习到如何更准确地预测目标的位置、类别和存在的可能性。特别是,类别损失和目标置信度损失的下降...
因此这里的iou_loss和cls_loss,只针对目标框和筛选出的正样本预测框进行计算。 而obj_loss,则还是针对8400个预测框。 b.在Decoupled Head中,cls_output和obj_output使用了sigmoid函数进行归一化, 但是在训练时,并没有使用sigmoid函数,原因是训练时用的nn.BCEWithLogitsLoss函数,已经包含了sigmoid操作。
第一项loss是计算background的置信度误差,但是哪些预测框来预测背景呢,需要先计算各个预测框和所有ground truth的IOU值,并且取最大值Max_IOU,如果该值小于一定的阈值(YOLOv2使用的是0.6),那么这个预测框就标记为background,需要计算noobj的置信度误差。第二项是计算先验框与预测宽的坐标误差,但是只在前12800个...
Obj_loss(df1_loss)是目标损失,它衡量的是模型在预测图像中是否存在目标的能力。我们看到这一损失随着训练的进行而大幅下降,并在训练后期趋于平稳,这表明模型对手势的检测越来越可靠。 Precision 显示了模型预测为正类的样本中实际为正类的比例,即模型的精确性。图中precision的稳步上升表明随着训练的进行,模型在预测...
首先,观察训练过程中的盒子损失(train/box_loss),分类损失(train/cls_loss)和目标损失(train/obj_loss),可以看到随着迭代次数的增加,这三者呈现出明显的下降趋势。这表明模型在学习过程中正在改进其预测能力,并在识别和定位目标上变得更加精确。 进一步地,我们注意到验证集上的损失值(val/box_loss, val/cls_loss...