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) # ...
🌳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...
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...
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,都会有一个与之相关的预测值,称...
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 ...
'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'...
损失函数分三部分:(1)分类损失Lcls (BCE loss) (2)置信度损失Lobj(BCE loss) (3)边框损失Lloc(CIOU loss) 其中置信度损失在三个预测层(P3, P4, P5)上权重不同,分别为[4.0, 1.0, 0.4] 这三者的权重都是可以设置的,在默认的data/hyps/hyp.scratch-low.yaml中,如下图 这三个损失权重会根据类别、图像...
在深度学习中,我们通常通过损失函数下降的曲线来观察模型训练的情况。而YOLOv5训练时主要包含三个方面的损失:矩形框损失(box_loss)、置信度损失(obj_loss)和分类损失(cls_loss),在训练结束后,我们也可以在runs/train目录下找到生成对若干训练过程统计图。
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 分别对应不同的损失权重,默认值分别为0.05,0.5,1.0。 4.2 边界框损失 文链接:https://arxiv.org/abs/1911.082...
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...