因此希望我们的曲线接近(1,1),即希望mAP曲线的面积尽可能接近1。 八、result.png —— 结果loss functions 🌳定位损失box_loss: 预测框与标定框之间的误差(CIoU),越小定位得越准; 🌳置信度损失obj_loss: 计算网络的置信度,越小判定为目标的能力越准; 🌳分类损失cls_loss: 计算锚框与对应的标定分类是否...
nc > 1: # cls loss (only if multiple classes) # self.cn通过smooth_BCE平滑标签得到的,使得负样本不再是0,而是0.5 * eps t = torch.full_like(pcls, self.cn, device=self.device) # targets # self.cp 是通过smooth_BCE平滑标签得到的,使得正样本不再是1,而是1.0 - 0.5 * eps t[range(n),...
而cls_loss的下降则反映出模型在分类目标类型方面的性能提升。dfI_loss通常与目标检测的置信度相关,其下降表明模型对于自己的预测越来越自信。 准确率(precision)和召回率(recall)都维持在非常高的水平上,这两个指标通常用来衡量模型识别目标的能力。准确率高说明模型给出的预测结果中正确的比例很高,召回率高则意味着...
从YOLOv8训练损失和评估指标图像中,我们可以对模型的学习过程进行细致的分析。 box_loss代表预测物体周围边界框的误差。cls_loss是分类损失,指示模型在将物体正确分类到各个类别的能力。df1_loss可能代表一个“可微特征”损失,这在物体检测中经常用来确保学习到的特征能够很好地区分物体类别。所有三个图表都显示了下降趋...
对于df1_loss,它可能代表一个合成的损失指标,通常包括了定位损失和分类损失的结合,或者可能是一个特定于YOLOv8模型的损失函数。这个指标的下降趋势与之前提到的box_loss和cls_loss类似,进一步验证了模型整体上在学习过程中的改善。 精度指标部分,precision和recall对于目标检测模型来说至关重要。精度指标表明了模型预测为...
cls(Classification):推测为分类loss均值,越小分类越准。 第二个衡量指标:宏观上一般训练结果主要观察精度和召回率波动情况,波动不是很大则训练效果较好;如果训练比较好的话图上呈现的是稳步上升。 10.小感悟 Q1:在学习YOLOv5训练结果分析的过程中突然有了一个疑问:train.py不就是训练训练图片,怎么会涉及到精确率的...
摘要：针对复杂谷田场景中谷穗密集、尺寸较小且遮挡严重的情况，适用于此环境的目标检测模型要求较高算力，在移动设备上实现谷穗实时检测存在困难等问题，本研究提出一种基于ＹｏｌｏＶ５的轻量化谷穗实时检测方法。将ＹｏｌｏＶ５ｓ的主干特征提取网络替换成具有注意力机制的ＭｏｂｉｌｅｎｅｔＶ３轻量化模型，采用...
添加到classes列表中cls_id=classes.index(cls)xmlbox=obj.find('bndbox')b=(float(xmlbox.find('x...
在YOLOv5的训练过程中,训练结果通常包括多个方面的数据和指标,用于评估模型的性能和训练效果。以下是对YOLOv5训练结果的详细分析和解释: 1. 训练过程中的损失曲线 YOLOv5在训练过程中会计算并输出损失值,这些损失值通常包括分类损失、定位损失和置信度损失等。通过绘制损失曲线,可以直观地了解模型在训练过程中的学习情况...
cls_loss是分类损失,指示模型在将物体正确分类到各个类别的能力。df1_loss可能代表一个“可微特征”损失,这在物体检测中经常用来确保学习到的特征能够很好地区分物体类别。所有三个图表都显示了下降趋势,表明模型在经过多次迭代后正在学习并提高其预测能力。图表中的平滑线条表明模型在学习过程中没有经历高变异性,这通常...