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...
在cls损失,即分类损失方面,这代表了模型预测的类别与真实类别之间的不一致性。损失的下降表明模型在区分不同类别的细胞方面变得更加精确。而df1损失,可能是指YOLOv8特有的'Distribution Focal Loss',其下降趋势表示模型在处理不平衡数据集方面变得更加有效,提高了对少数类的检测性能。 从性能指标图像中,我们可以看到模型...
YOLOv8在损失函数设计上引入了CIoU Loss和Distribution Focal Loss,这两种损失函数都旨在改善模型在训练过程中的优化效果,进一步提升模型的性能。CIoU Loss是一种改进的IoU损失函数,它考虑了预测框和真实框之间的重叠程度、中心点距离以及长宽比的匹配度,从而更加精确地指导模型在训练过程中的框回归任务。而Distribution Foc...
Box_loss 反映了模型预测边界框与实际标注之间差异的大小,从图像中可以看到,训练和验证的box_loss都呈现出明显的下降趋势,这表明模型在定位手势目标上的能力随着训练的进行而不断提高。Cls_loss 表示类别损失,用于评估模型预测的类别信息与真实类别标签之间的一致性。观察到cls_loss在训练期间也在稳步下降,这意味着模型...
= obj.find('difficult').text cls = obj.find('name').text if cls not in classes ...
从损失函数图像可以看出,训练过程中的框定位损失(box_loss)、分类损失(cls_loss)和目标检测损失(df1_loss)随着训练周期的增加而逐渐减少。这是一个良好的训练迹象,表明模型在学习如何更准确地识别和分类图像中的车辆。特别是,训练和验证阶段的框定位损失显著下降,说明模型在定位车辆的边界框方面表现出了优秀的学习能力...
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...
pred_cls = torch.sigmoid(prediction[..., 5:]) #---# # 获得网络应该有的预测结果 #---# y_true, noobj_mask, box_loss_scale = self.get_target(l, targets, scaled_anchors, in_h, in_w) #---# # 将预测结果进行解码,判断预测结果和...
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...
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正确,越小分类得越准; ...