导致其他类的loss趋近于0。解决方案是通过oversampling等方式平衡各类目标的数量。
Hello, I trained YOLOv5_5.0and YOLOv5_6.1 version, there is only one class, why is its class loss 0? Additional No response fyy378 added the question label Nov 23, 2023 Contributor github-actions bot commented Nov 23, 2023 👋 Hello @fyy378, thank you for your interest in YOLOv5 ...
使用Yolov5 version6的Modelzoo代码训练,参数与本地GPU上全部一致,发现loss收敛速度比本地慢很多,性能在相同epoch情况下也有所下降。 具体而言,cls-loss对比本地跑的一直降不下去 经检查,该仓库下的Yolo的loss.py写法与官方并不一致 我试图修改为官方的用法会出现loss计算nan的问题。 请问能否阐明本仓库写法与官方...
这里也强调一下吧,因为至少有十个人来报bug都是因为改为了单类别识别:yolov5本身的损失函数设计就不适合识别模型,也就是nc设为1的话,loss会异常,比如分类loss一直为0,其他损失函数有时不降反升等等。原因是因为yolo系列的head部分由分类分支(不包含背景类,通道数为num_classes)+回归分支+置信度分支组成,其它检测...
下图为博主训练口罩目标检测过程中训练情况截图,以及损失函数曲线图,展示了模型在训练和验证过程中的性能指标变化。 首先,训练集上的损失函数图表中,我们可以看到随着训练的进行,框损失(train/box_loss)、分类损失(train/cls_loss)和目标损失(train/obj_loss)都呈现出了下降的趋势,并且在经过一定数量的训练周期后,...
loss *= alpha_factor returnloss.mean() 例如,对于coco数据集上训练的YOLO的每个anchor的维度都是85,前5个属性是(Cx,Cy,w,h,confidence),confidence对应obj,后80个维度对应cls。 3、box分支 这里的box分支输出的便是物体的具体位置信息了,通过前面对于坐标参数化的分析可以知道,具体的输出4个值为、、以及,然后...
Epoch GPU_mem box_loss obj_loss cls_loss Instances Size 0/99 3.43G 0.04577 0.07072 0.01773 144 640: 100%|██████████| 16/16 00:05 Class Images Instances P R mAP50 mAP50-95: 0%| | 0/8 00:00 Traceback (most recent call last): ...
Yolov5-cls的变动仔细对比yolov5的目标检测与分类的代码框架,主要的改动点在以下几个方面: 1. 训练、测试、验证等的代码入口;2. 数据加载和预处理; 3. 网络变动; 4. loss的变动; 5. 评价指标。 01 训练、测试、验证等的代码入口yolov5分类任务的训练、测试以及预测的代码入口是在新建的文件夹下: ...
因为在刚开始使用v5的时候,发现训练得到的置信度都偏低,然后检查了它的置信度部分的损失,直接给它赋1,本来只是打算尝试一下的,因为之前的v3就是这么干的,没想到效果还很不错?这部分代码在loss.py里的compute_loss函数里: 看下修改前和修改后的置信度对比: ...