g = h["fl_gamma"] # focal loss gamma g=0 代表不用focal loss if g > 0: BCEcls, BCEobj = FocalLoss(BCEcls, g), FocalLoss(BCEobj, g) 5. QFocalLoss QFocalLoss损失函数来自20年的一篇文章:Generalized Focal Loss: Learning Qualified and Distributed Bounding Boxes for Dense Object Detectio...
另外2个loss,是obj loss,可以理解成是否存在目标,代表每个grid前景的置信度。cls loss是类别的loss。 obj loss: # 由于feature map尺寸不同,对不同目标检测难度也不高, # 一般小物体检测难度大一点,给不同特征图不同的权重,让模型更偏重于关注的目标,一般大特征图权重大一点,这样对小目标惩罚多一些; # 默认[...
'cls': 0.58, # cls loss gain 'cls_pw': 1.0, # cls BCELoss positive_weight 'obj': 1.0, # obj loss gain (*=img_size/320 if img_size != 320) 'obj_pw': 1.0, # obj BCELoss positive_weight 'iou_t': 0.20, # iou training threshold 'anchor_t': 4.0, # anchor-multiple threshol...
YOLOv5的损失主要包含三个方面: 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0....
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0...
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:class...
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0.05,0.5,1.0。
分类损失(cls_loss):该损失用于判断模型是否能够准确地识别出图像中的对象,并将其分类到正确的类别中。 置信度损失(obj_loss):该损失用于衡量模型预测的框(即包含对象的矩形)与真实框之间的差异。 边界框损失(box_loss):该损失用于衡量模型预测的边界框与真实边界框之间的差异,这有助于确保模型能够准确地定位对象...
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的长宽比(长:宽 = 4:1) # anchors: 3 # 每个输出层的anchors数量(0 to ignore) ...
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...