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_...
模型的训练我们采用多尺度图片输入进行训练,来使得模型具有尺度的鲁棒性,这里要提一点,如果是通过每次输入图片的时候来随机选择尺度方式输入(即YunYang代码中的方式)来多尺度训练,训练中的loss容易出现nan,为了避免这个问题可以在每个batch之间随机选择尺度而不是每个batch内来随机选择尺度。 背景错检 测试样本中出现了许多...
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. 大致意思是,原来的计算公式并没...
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...
如需网络结构高清图和模型权重，可点击查看下载（https://blog.csdn.net/nan355655600/article/details/...
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位损失。 L o s s = λ 1 L c l s + λ 2 L o b j + λ 3 L l o c Loss=\lambda_1...
Can you please share any resources when the loss is being calculated from model.train() and model.val(). I have the link for Ultralytics loss library. Sign up for freeto join this conversation on GitHub. Already have an account?Sign in to comment...
(4)Prediction:输出层的锚框机制和Yolov3相同,主要改进的是训练时的损失函数CIOU_Loss,以及预测框筛选的nms变为DIOU_nms 总体来说,Yolov4对Yolov3的各个部分都进行了改进优化,下面丢上作者的算法对比图。在这里插入图片描述仅对比Yolov3和Yolov4,在COCO数据集上,同样的FPS等于83左右时,Yolov4的AP是43,而Yolov3...
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。