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 return loss.sum() * batch_...
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,然后通过前面的参数化反转方式与GT进行计算loss,...
lr0: 0.01# initial learning rate (SGD=1E-2, Adam=1E-3)lrf: 0.1# final OneCycleLR learning rate (lr0 * lrf)momentum: 0.937# SGD momentum/Adam beta1weight_decay: 0.0005# optimizer weight decay 5e-4warmup_epochs: 3.0# warmup epochs (fractions ok)warmup_momentum: 0.8# warmup initial...
创建一个hyp.scratch.yaml文件来定义超参数: # Hyperparameters for YOLOv5 training from scratchlr0:0.01# initial learning rate (SGD=1E-2, Adam=1E-3)lrf:0.1# final OneCycleLR learning rate (lr0 * lrf)momentum:0.937# SGD momentum/Adam beta1weight_decay:0.0005# optimizer weight decay 5e-4wa...
其实面对上述的3个输出,也对应YOLOv5的3个分支的,其分别是obj分支、cls分支和box分支。 1、obj分支 obj分支输出的是该anchor中是否含有物体的概率,默认使用BCEWithLogits Loss。 BCEWithLogitsLoss是将BCELoss(BCE:Binary cross entropy)和sigmoid融合了,也就是说省略了sigmoid这个步骤;BCELoss的数学公式如下: ...
if self.nc > 1: # cls loss (only if multiple classes) t = torch.full_like(pcls, self.cn, device=self.device) # torch.full_like返回一个形状与pcls相同且值全为self.cn的张量 t[range(n), tcls[i]] = self.cp # 对应类别处为self.cp, 其余类别处为self.cn lcls += self.BCEcls(pc...
矩形框损失(bbox_loss)、分类损失(cls_loss)、置信度损失(obj_loss)。 总损失的表达式为: Loss=box_gain×bbox_loss+cls_gain×cls_loss+obj_gain×obj_loss 其中b o x _ g a i n box\_gainbox_gain、c l s _ g a i n 分别对应不同的损失权重,默认值分别为...
YOLOv5 Lite在YOLOv5的基础上进行一系列消融实验,使其更轻(Flops更小,内存占用更低,参数更少),更快(加入shuffle channel,yolov5 head进行通道裁剪,在320的input_size至少能在树莓派4B上的推理速度可以达到10+FPS),更易部署(摘除Focus层和4次slice操作,让模型量化精度下降在可接受范围内)。
"box":(1,0.02,0.2),#boxlossgain "cls":(1,0.2,4.0),#clslossgain "cls_pw":(1,0.5,2.0),#clsBCELosspositive_weight "obj":(1,0.2,4.0),#objlossgain(scalewithpixels) "obj_pw":(1,0.5,2.0),#objBCELosspositive_weight "iou_t":(0,0.1,0.7),#IoUtrainingthreshold ...
(fractions ok)warmup_momentum:0.8# warmup initial momentumwarmup_bias_lr:0.1# warmup initial bias lrbox:0.05# box loss gaincls:0.5# cls loss gaincls_pw:1.0# cls BCELoss positive_weightobj:1.0# obj loss gain (scale with pixels)obj_pw:1.0# obj BCELoss positive_weightiou_t:0.20# IoU ...