针对你提出的“yolov8训练完后没有检测到结果”的问题,我根据提供的参考信息和给出的Tips,整理了以下可能的原因及相应的解决方案: 1. 检查YOLOv8模型训练过程是否出现异常 异常现象:在训练过程中,如果发现box_loss、cls_loss、dfl_loss等损失值为nan,这通常意味着训练过程中出现了数值计算异常。 解决方案: 确保训...
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损失主要分为两部分,分类损失:L_{cls}和边框回归损失:L_{ciou}和L_{dfl},分类损失L_{cls}为交叉熵损失,边框回归损失的L_{ciou}为ciou loss,\alpha、\beta、\gamma表示各损失的平衡系数。L_{cls}即计算正样本损失也计算负样本损失,L_{ciou}和L_{dfl}只计算正样本损失。 def bbox2dist(anchor_...
() @classmethod def _scaled_loss(cls, self, gamma=1.9, delta=3): if isinstance(self.monotonous, bool): if self.monotonous: return (self.iou.detach() / self.iou_mean).sqrt() else: beta = self.iou.detach() / self.iou_mean alpha = delta * torch.pow(gamma, beta - delta) return ...
(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Anchor-Free,TaskAlignedAssigner(TAL)动态匹配的方式也是和v6 ppyoloe很相似的,但topk alpha参数略有不同,v8...
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/pg21,1.5204,1.5836,1.3601,0.76733,0.53957,0.71076,0.41158,1.4438,1.4851,1.5109,0....
YOLOv8 的推理过程和 YOLOv5 几乎一样,唯一差别在于前面需要对 Distribution Focal Loss 中的积分表示 bbox 形式进行解码,变成常规的 4 维度 bbox,后续计算过程就和 YOLOv5 一样了。 其推理和后处理过程为: (1) bbox 积分形式转换为 4d bbox 格式 ...
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...
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。…