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...
通常,PR Curve与ROC Curve(受试者工作特征曲线)一同使用,以更全面地评估分类模型的性能。 result.png 🌳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; 1. 🌳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; 1. 🌳分类损失cls_loss: 计算锚框与对应的标定分类...
定位损失box_loss:YOLO V5使用 GIOU Loss作为bounding box的损失,Box推测为GIoU损失函数均值,越小方框越准 置信度损失obj_loss:推测为目标检测loss均值,越小目标检测越准 分类损失cls_loss:推测为分类loss均值,越小分类越准 val/box_loss:验证集bounding box损失 val/obj_loss:验证集目标检测loss均值 val/cls_los...
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runs/train目录下找到生成对若干训练过程统计图。 我们可以发现,除了验证集的置信度损失外,训练集和验证集的损...
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。下图为博主训练生活垃圾类识别的模型训练曲线图。
首先,训练损失的曲线显示了模型在训练过程中损失逐渐减小,其中包括框损失(box_loss)、类别损失(cls_loss)和方向损失(dfI_loss)。这些损失的下降趋势表明模型对于跌倒检测任务正在逐步获得更好的学习效果。特别是框损失的下降,说明模型在定位跌倒对象的边界框方面表现越来越准确。类别损失的降低也意味着模型在分类跌倒与非...
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...
YOLOv5 采用了BECLogits 损失函数计算objectness score的损失,class probability score采用了交叉熵损失函数(BCEcls loss),bounding box采用了GIOU(DIOU, CIOU) Loss。GIoU Loss 用来计算bounding box的 Loss, GIOU 是在CVPR2019中,论文https://arxiv.org/pdf/1902.09630.pdf中提出。GIOU直接把IoU设为回归的 Loss。
观察训练和验证的损失曲线,我们可以看到三类主要的损失:边界框损失(box_loss)、分类损失(cls_loss)和目标损失(obj_loss)。训练损失(train/box_loss, train/cls_loss, train/obj_loss)在训练过程中持续下降,这表明模型在学习如何更准确地识别和分类训练集中的花卉图像。边界框损失的下降表示模型在定位花卉的边界框...
(fractions ok)warmup_momentum:0.8# 预热学习动量warmup_bias_lr:0.1# 预热初始学习率box:0.05# iou损失系数cls:0.5# cls损失系数cls_pw:1.0# cls BCELoss正样本权重obj:1.0# 有无物体系数(scale with pixels)obj_pw:1.0# 有无物体BCELoss正样本权重iou_t:0.20# IoU训练时的阈值anchor_t:4.0# anchor的...