Yolov5的三个损失项: 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...
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...
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...