box_loss :用于监督检测框的回归,预测框与标定框之间的误差(CIoU)。 cls_loss :用于监督类别分类,计算锚框与对应的标定分类是否正确。 dfl_loss(Distribution Focal Loss):这个函数与GIOU loss一样,都是用来优化bbox的。 Precision:精度(找对的正类/所有找到的正类); Recall:真实为positive的准确率; Precision:...
YOLOv8改进 | 损失函数篇 | QualityFocalLoss质量焦点损失(含代码 + 详细修改教程) 一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是QualityFocalLoss,其是一种CLS分类损失函数,它的主要创新是将目标的定位质量(如边界框与真实对象的重叠度量,例如IoU得分)直接融合到分类损失中,形成一个联合表示。这种方法能够解决传统目...
训练50个epoch输出如下 epoch, train/box_loss, train/cls_loss, train/dfl_loss, metrics/precision(B), metrics/recall(B), metrics/mAP50(B), metrics/mAP50-95(B), val/box_loss, val/cls_loss, val/dfl_loss, lr/pg0, lr/pg1, lr/pg21,1.5204,1.5836,1.3601,0.76733,0.53957,0.71076,...
(2). Neck:除了同样是C2f模块替换C3模块外,v8还将v5中PAN-FPN的top down上采样阶段中的卷积直接删除了; (3). Head:Decoupled-Head,和yolov6 ppyoloe的head类似,除了cls reg两个branch外还有一个projection conv,是为DFL用的,不同于v6 ppyoloe的是reg_max没有加1; (4). Label Assign:v8终于还是使用了...
loss = F.cross_entropy(preds, batch["cls"], reduction="mean") loss_items = loss.detach() return loss, loss_items 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. batch即真实类别标签,由于batch=16,因此共有16个标签,数字即对应的类别索引,preds为预测结果,维度为(16,10),即有16个预测结果,10为类别格式,其结果为...
As I understand it, for the classification task, Yolo8 will use a cls_loss, presumably cross-entropy loss, if this is not the loss function that it uses during classification, how can I find what is it. Could I opt to use other loss functions like binary focal loss? If so, how woul...
在深度学习中,我们通常用损失函数下降的曲线来观察模型训练的情况。YOLOv8在训练时主要包含三个方面的损失:定位损失(box_loss)、分类损失(cls_loss)和动态特征损失(dfl_loss),在训练结束后,可以在runs/目录下找到训练过程及结果文件,如下所示: 各损失函数作用说明:定位损失box_loss:预测框与标定框之间的误差(GIoU...
2.9 FocusLoss 三、InnerIoU等损失函数代码块 3.1 代码一 3.2 代码二 四、添加InnerIoU等损失函数到模型中 五、总结 二、各种损失函数的基本原理 2.1 交集面积和并集面积 在理解各种损失函数之前我们需要先来理解一下交集面积和并集面积,在数学中我们都学习过集合的概念,这里的交集和并集的概念和数学集合中的含义是...
yolov8训练数据集市调用了gpu但loss为nan yolov5训练自己的数据集, 目录 一、准备深度学习环境二、 准备自己的数据集1、创建数据集 2、转换数据格式 3、配置文件 三、模型训练1、下载预训练模型2、训练四、模型测试 五、模型推理YOLOv5
可以看到box的loss是1-giou的值。 2. lobj部分 lobj代表置信度,即该bounding box中是否含有物体的概率。在yolov3代码中obj loss可以通过arc来指定,有两种模式: 如果采用default模式,使用BCEWithLogitsLoss,将obj loss和cls loss分开计算: 代码语言:javascript 复制 BCEobj = nn.BCEWithLogitsLoss(pos_weight=ft(...