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
结果发现,跑出来的图 什么都没有,box loss 什么的一直nan 换个电脑 重复步骤,conda还是在新环境装不了pytorch,用pip安装网速巨慢,所以直接访问终端下载地址下载,之后pip install 把文件拖到终端直接安装 装完发现依旧跑不了 报错应该和torchvision有关 : Starting training for 100 epochs... Epoch GPU_mem box_...
训练时候box ,obj,cls一直是nan安装任何版本pytorch无效,更换yolov5-6.0最新版本无效 Epoch gpu_mem box obj cls labels img_size 0/273 5.64G nan nan nan 113 640 解决方法: 安装torch==1.9.1+cu102和torchvision==0.10.1+cu102即可解决问题
YOLOv5的损失主要由三个部分组成: Classes loss,分类损失,采用的是BCE loss,注意只计算正样本的分类损失。 Objectness loss,obj损失,采用的依然是BCE loss,注意这里的obj指的是网络预测的目标边界框与GT Box的CIoU。这里计算的是所有样本的obj损失。 Location loss,定位损失,采用的是CIoU loss,注意只计算正样本的定...
在训练过程中可能会出现NaN的情况,需要调整蒸馏loss的权重,修改参数kd_cls_loss_weight和kd_box_loss_weight的值,默认kd_cls_loss_weight=2,kd_box_loss_weight=1 在日志中会打印loss_soft_cls和loss_soft_box的值,不同的数据集可能会有不同的数量级,一般需要按照自己的数据集通过修改soft_cls_loss和soft_bo...
The original yolo/darknet box equations have a serious flaw. Width and Height are completely unbounded as they are simply out=exp(in), which is dangerous, as it can lead to runaway gradients, instabilities, NaN losses and ultimately a complete loss of training. ...
Yolov5中采用其中的CIOU_Loss做Bounding box的损失函数。 Yolov4在DIOU_Loss的基础上采用DIOU_nms的方式,而Yolov5中仍然采用加权nms的方式。 二、四种Yolov5结构的差别和控制。 四种Yolov5的结构分别为Yolov5s,Yolov5m,Yolov5l,Yolov5x。 这四种结构其实本质上没有区别,它们的主要差别是在于,用两个不同的参...
GPUは認識した場合は、Epochが進んでもbox_loss、obj_lossがnanのまま学習が進みまず、 場合によっては、 学習は進むのですが、GPUを認識しない等、どうしたら適切になるのか悩んでおります。 CUDAを11.7 → 11.6 へ変更したり、 Pytorchをpipでインストールしたりはしてみました。
# 这里的bbox_iou_optim是one-yolov5扩展的一个参数,可以启用更快的bbox_iou函数,模型训练速度比PyTorch更快。 compute_loss = ComputeLoss(model, bbox_iou_optim=bbox_iou_optim) # init loss class callbacks.run("on_train_start") # 打印日志信息 ...
'box': (1, 0.02, 0.2), # box loss gain 'cls': (1, 0.2, 4.0), # cls loss gain 'cls_pw': (1, 0.5, 2.0), # cls BCELoss positive_weight 'obj': (1, 0.2, 4.0), # obj loss gain (scale with pixels) 'obj_pw': (1, 0.5, 2.0), # obj BCELoss positive_weight 'iou_t'...