本篇主要讲解yolov5中损失计算的实现,包括损失的逻辑实现,张量操作的细节等。 2|0准备工作 初始化损失张量的值,获取正样本的信息。 lcls = torch.zeros(1, device=self.device) # class loss lbox = torch.zeros(1, device=self.device) # box loss lobj = torch.zeros(1, device=self.device) # ...
因此希望我们的曲线接近(1,1),即希望mAP曲线的面积尽可能接近1。 八、result.png —— 结果loss functions 🌳定位损失box_loss: 预测框与标定框之间的误差(CIoU),越小定位得越准; 🌳置信度损失obj_loss: 计算网络的置信度,越小判定为目标的能力越准; 🌳分类损失cls_loss: 计算锚框与对应的标定分类是否...
🌳定位损失box_loss: 预测框与标定框之间的误差(CIoU),越小定位得越准; 1. 🌳置信度损失obj_loss: 计算网络的置信度,越小判定为目标的能力越准; 1. 🌳分类损失cls_loss: 计算锚框与对应的标定分类是否正确,越小分类得越准; 1. 🌳mAP@0.5:0.95(mAP@[0.5:0.95]) 表示在不同IoU阈值(从0.5到0.95...
YOLOv5的损失主要包含三个方面: 矩形框损失(bbox_loss)、分类损失(cls_loss)、置信度损失(obj_loss)。 总损失的表达式为: Loss=box_gain×bbox_loss+cls_gain×cls_loss+obj_gain×obj_loss 其中b o x _ g a i n box\_gainbox_gain、c l s _ g a i n 分别...
Classloss和Obj loss 代码:在compute_loss 函数 obj loss 采用BEC Logits loss,class loss 采用BCEcls loss二分类交叉熵损失。 # Objectness tobj[b, a, gj, gi] = (1.0 - model.gr) + model.gr * iou.detach().clamp(0).type(tobj.dtype) # iou ratio ...
训练的损失: 分类损失cls_loss:计算锚框与对应的标定分类是否正确 定位损失box_loss:预测框与标定框之间的误差(GIoU) 置信度损失obj_loss:计算网络的置信度 系统使用的一些信息:比如GPU使用了多少,GPU温度等等,这些对于yolo来说并没有太大的关系。可以忽略。
损失函数的作用就是衡量预测信息和真实信息之间的差距,若预测信息越接近真实信息,则损失函数值越小。YOLOv5的损失主要包含三个方面: 矩形框损失(bbox_loss)、分类损失(cls_loss)、置信度损失(obj_loss)。 总损失的表达式为: Loss=box_gain×bbox_loss+cls_gain×cls_loss+obj_gain×obj_loss ...
定位损失box_loss:YOLO V5使用 GIOU Loss作为bounding box的损失,Box推测为GIoU损失函数均值,越小方框越准 置信度损失obj_loss:推测为目标检测loss均值,越小目标检测越准 分类损失cls_loss:推测为分类loss均值,越小分类越准 val/box_loss:验证集bounding box损失 ...
在行人跌倒检测领域,对训练过程的损失函数进行分析是至关重要的。它不仅反映了模型学习的状况,还指示了模型的性能可能存在的问题。 从训练和验证的损失图中可以观察到,box_loss、cls_loss和obj_loss随着训练周期的增加而稳步下降,这表明模型在逐步学习如何更准确地定位目标、分类以及预测目标的存在概率。值得注意的是...
首先,损失函数图展示了在训练和验证过程中的三种损失:边框损失(box_loss)、分类损失(cls_loss)和目标损失(obj_loss),分别对应于模型预测的边界框精度、类别预测准确性以及目标检测的确信度。在训练损失图中,我们可以看到随着训练进度的增加,即随着epoch数的增加,所有类型的损失都呈现下降趋势,这表明模型在不断学习和...