2、转换数据格式 接下来准备labels,把数据集格式转换成yolo_txt格式,即将每个xml标注提取bbox信息为txt格式,每个图像对应一个txt文件,文件每一行为一个目标的信息,包括class, x_center, y_center, width, height格式。格式如下: 创建voc_label.py文件,将训练集、验证集、测试集生成label标签(训练中要用到),同时...
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...
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/...
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...
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...
Regarding the classification loss value you're seeing (5.555e-05): This is not necessarily an issue. The value of the classification loss largely depends on your dataset, model, and training progress. If the model is learning well, it's possible that your classification loss becomes quite smal...
第一个Yolo层是最大的特征图76×76,mask=0,1,2,对应最小的anchor box。 第二个Yolo层是中等的特征图38×38,mask=3,4,5,对应中等的anchor box。 第三个Yolo层是最小的特征图19×19,mask=6,7,8,对应最大的anchor box。 注意二: 原本的PANet网络的PAN结构中,两个特征图结合是采用shortcut操作,而Yolo...
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。