边界框损失(box_loss):该损失用于衡量模型预测的边界框与真实边界框之间的差异,这有助于确保模型能够准确地定位对象。 这些损失函数在训练模型时被组合使用,以优化模型的性能。通过使用这些损失函数,YOLOv5可以准确地识别图像中的对象,并将其定位到图像中的具体位置。 1. 导入需要的包 import oneflow as flow import...
'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'...
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...
而Yolov4中采用CIOU_Loss作为目标Bounding box的损失。而Yolov5中采用其中的GIOU_Loss做Bounding box的损失函数。 def compute_loss(p, targets, model): # predictions, targets, model ft = torch.cuda.FloatTensor if p[0].is_cuda else torch.Tensor lcls, lbox, lobj = ft([0]), ft([0]), ft([...
YOLO V4使用 CIOU Loss作为bounding box的损失,与其他提到的方法相比,CIOU带来了更快的收敛和更好的性能。 图片来源 上图结果基于Faster R-CNN,可以看出,实际上CIoU 的表现比 GIoU 好。 Benchmarks- YOLO V5 VS YOLOV4 由于Ultralytics公司目前重心都放在尽快推广YOLO V5对象检测框架,YOLO V5也在不停的更新和...
from utils.general import bbox_iou # 用于计算IoU class ComputeLoss: # 初始化损失计算类 def __init__(self, model, autobalance=False): self.sort_obj_iou = False # 是否对对象的IoU进行排序 device = next(model.parameters()).device # 获取模型参数的设备类型 ...
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/1911.08287 ...
t = targets * gain # shape(3,n,7) 将归一化的gtbox乘以特征图尺度,将box坐标投影到特征图上 if nt: # Matches r = t[..., 4:6] / anchors[:, None] # 计算标签box和当前层的anchors的宽高比,即:wb/wa,hb/ha j = torch.max(r, 1 / r).max(2)[0] < self.hyp['anchor_t'] # ...
GT box中心点处于grid1中,grid1被选中,为了增加增样本,grid1的上下左右grid为候选网格,因为GT中心点更靠近grid2和grid3,grid2和grid3也作为匹配到的网格,根据上步的anchor匹配结果,GT与anchor2、anchor3相匹配,因此GT在当前层匹配到的正样本有6个,分别为:grid1_anchor2,grid1_anchor3,grid2_anchor2,grid2_an...
(fractions ok)warmup_momentum:0.8# warmup initial momentumwarmup_bias_lr:0.1# warmup initial bias lrbox:0.05# box loss gaincls:0.5# cls loss gaincls_pw:1.0# cls BCELoss positive_weightobj:1.0# obj loss gain (scale with pixels)obj_pw:1.0# obj BCELoss positive_weightiou_t:0.20# IoU ...