yolov5 box_loss损失函数是一种用于衡量预测框与真实框之间差异的重要计算方式。通过最小化坐标损失和置信度损失,模型可以学习到更准确的目标检测能力。同时,引入IoU损失权重可以进一步提高模型的性能。yolov5 box_loss损失函数的应用使得目标检测算法在实际应用中具有更高的准确率和鲁棒性。 总结一下,yolov5 box_loss...
yolov5 box_loss损失函数 Yolov5 box_loss损失函数结构是由三部分构成的,它们是分类损失(classification loss)、平衡损失(balancing loss)和框回归损失(box regression loss)。 1.分类损失(classification loss):将每个矩形框的预测类别和真实类别进行比较,这种损失又称为交叉熵损失(cross-entropy loss)或多类Softmax...
在本文中,我们将深入探讨Yolov5 Box Loss损失函数的原理和应用。 我们需要了解目标检测的基本原理。目标检测是指在图像或视频中检测出特定目标的位置和大小。在YOLOv5模型中,目标检测是通过将图像分成多个网格单元来实现的。每个网格单元负责检测该单元内的目标。每个网格单元包含多个预测框,每个预测框包含目标的位置和...
b1_x1, b1_x2 = box1[0] - box1[2] / 2, box1[0] + box1[2] / 2 b1_y1, b1_y2 = box1[1] - box1[3] / 2, box1[1] + box1[3] / 2 b2_x1, b2_x2 = box2[0] - box2[2] / 2, box2[0] + box2[2] / 2 b2_y1, b2_y2 = box2[1] - box2[3] / 2, ...
分别为Dataset、Network、Sample Selection、Box-loss、Cls-loss、Obj-loss、Loss Dataset yolov5会对图片进行填充,填充为正方形从而传入网络进行训练,可以看到这里面有很多冗余的信息,会让网络产生很多无意义的候选框,矩形训练就是减少这些冗余信息,减少网络产生的无意义的框的数量,加快网络训练速度。 yolov5网络的总步...
(1)Bounding box损失函数 在《深入浅出Yolo系列之Yolov3&Yolov4核心基础知识完整讲解》中,大白详细的讲解了IOU_Loss,以及进化版的GIOU_Loss,DIOU_Loss,以及CIOU_Loss。 Yolov5中采用其中的GIOU_Loss做Bounding box的损失函数。而Yolov4中采用CIOU_Loss作为目标Bounding box的损失。(...
iou = bbox_iou(pbox, tbox[i], CIoU=True).squeeze() # iou(prediction, target) lbox += (1.0 - iou).mean() # iou loss CIOU的计算公式如下: iou张量计算完成之后,再用1减去iou,去均值得到损失值。理解上面的公式再看下面的代码就会发现代码其实就是实现了公式的逻辑。 具体iou的计算过程如下: def...
1、别人说好用的loss,都拿来试一下,比如GFL这种神器,比如VFL这种不知名的武器,比如OHEM操作等等。 2、Anchor的数量和值,是否真的影响非常大。 3、各种超参数的组合拳。 4)尝试的结果 1、超参数的调整基本没有意义,影响较大的是影响loss比例的参数,这个...
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logs/目录下找到生成对若干训练过程统计图。 我们通过设定不同的置信度的阈值,可以得到在模型在不同的阈值下...
box_loss在验证集上的表现稍微高于训练集,这是正常现象,因为验证数据未参与训练,模型在这部分数据上的表现通常会略差一些。然而,cls_loss和dfl_loss在验证集上的表现与训练集相近,这说明模型在类别识别和边界框分布预测方面具备稳健的泛化能力。 Precision和Recall两个指标为我们提供了模型预测准确性的重要视角。