【CAAI】yolov5训练出现loss为NAN。 Describe the current behavior / 问题描述 (Mandatory / 必填) 1.使用贵公司官网推荐的数据集进行训练,出现loss为NAN的情况。 Environment / 环境信息 (Mandatory / 必填) Hardware Environment(Ascend/GPU/CPU) / 硬件环境: GPU Please delete the backend not involved / 请...
然后你就继续在train.py里面搜索half关键字,把所有有.half()变为.float(),如下图: 到这一步为止,我train时出现为nan和0的问题已经解决了。 3、如果发现问题依旧没有解决,还需要在val.py里面将所有的half改为False,同时im.half() if half else im.float() 改为 im.float()。如下图: 以上3步完成之后,...
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...
Search before asking I have searched the YOLOv5 issues and discussions and found no similar questions. Question When I use VisDrone dataset to train YOLOv5, after a few epoch, the loss becomes nan, and there is no prediction. Someone sai...
yolov8训练数据集市调用了gpu但loss为nan yolov5训练自己的数据集, 目录 一、准备深度学习环境二、 准备自己的数据集1、创建数据集 2、转换数据格式 3、配置文件 三、模型训练1、下载预训练模型2、训练四、模型测试 五、模型推理YOLOv5
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/...
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...
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...
loss[1] += (proto * 0).sum() + (pred_masks * 0).sum() # inf sums may lead to nan loss loss[0] *= self.hyp.box # box gain loss[1] *= self.hyp.box # seg gain loss[2] *= self.hyp.cls # cls gain loss[3] *= self.hyp.dfl # dfl gain ...