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...
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...
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...
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...
我们看到,随着训练轮数的增加,训练集上的盒子损失(box_loss)、分类损失(cls_loss)和分布式焦点损失(dfl_loss)都有了显著的下降趋势,这表明模型在辨别目标物体的位置、识别类别以及处理难易样本上的表现越来越好。验证集上的损失也表现出下降趋势,尽管波动性更大,这是正常的现象,因为验证集上的数据模型未曾见过,...
接下来是分类损失(cls_loss),这一指标衡量的是模型在分类对象方面的性能。从图中我们可以看到,分类损失在训练和验证过程中都表现出类似的快速下降趋势,这表明模型在区分不同类型的对象上也表现出色。分类损失的下降意味着模型能够越来越好地识别出图片中的具体类别。再来看定向边界框损失(dfl_loss),这是YOLOv8特有的...
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...
YOLOv4采用的是CIoU_loss。 ⑦ Self-Adversarial Training(自对抗训练) 对抗样本的定义:以图像样本为例,在原样本上加入一些轻微的扰动,使得在人眼分辨不出差别的情况下,诱导模型进行错误分类。 作用:使得训练出的模型更加鲁棒。 2.Bag of specials(BOS) ...
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...
As the image shows below, there are disorders on the Y-axis of val/box_loss, val/obj_loss and val/cls_loss. And matplotlib output the following warning: Using categorical units to plot a list of strings that are all parsable as floats or dates. If these strings should be plotted as ...