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...
分类损失(cls_loss):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。 边界框损失(box_loss):用于衡量模型预测的边界框与真实边界框之间的差异。 置信度损失(obj_loss):模型预测边界框覆盖对象的程度。 我们为什么需要 objectness loss? 对于每个边界框的预测,都会有一个与之相关的预测值,称...
nc > 1: # cls loss (only if multiple classes) # self.cn通过smooth_BCE平滑标签得到的,使得负样本不再是0,而是0.5 * eps t = torch.full_like(pcls, self.cn, device=self.device) # targets # self.cp 是通过smooth_BCE平滑标签得到的,使得正样本不再是1,而是1.0 - 0.5 * eps t[range(n),...
classFocalLoss(nn.Module):"""用在代替原本的BCEcls(分类损失)和BCEobj(置信度损失)Wraps focal loss around existing loss_fcn(), i.e. criteria = FocalLoss(nn.BCEWithLogitsLoss(), gamma=1.5)论文: https://arxiv.org/abs/1708.02002https://blog.csdn.net/qq_38253797/article/details/116292496TF i...
🌳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; 🌳mAP@0.5:0.95(mAP@[0.5:0.95]) 表示在不同IoU阈值(从0.5到0.95,步长0.05)(0.5、0.55、0.6、0.65、0.7、0.75、0.8、0.85、0.9、0.95)上的平均mAP; 🌳mAP@0.5: 表示阈值大于0.5的平均mAP ...
四、YOLOv5网络架构及组件及Loss函数 YOLO系列属于单阶段目标探测器,与RCNN不同,它没有单独的区域建议网络(RPN),并且依赖于不同尺度的锚框。 架构可分为三个部分:骨架、颈部和头部。利用CSP(Cross-Stage Partial Networks)作为主干,从输入图像中提取特征。PANet被用作收集特征金字塔的主干,头部是最终的检测层,它使...
(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...
cls分支输出的是该anchor属于哪一类的概率,也默认使用BCEWithLogitsLoss。 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t_x、t_y、t_w以及t_h,然后通过前面的参数化反转方式与GT进行计算loss,对于回归损失,yolov3使用的loss是smoothl1损失。Yolov5的边框...
val/cls_loss:验证集分类loss均值,我这个项目只有fire这一类,所以为0 mAP@0.5:0.95:表示在不同的IOU阈值(从0.5到0.95,步长为0.05)(0.5、0.55、0.6、0.65、0.7、0.75、0.8、0.85、0.9、0.95)上的平均mAP mAP@0.5:表示阈值大于0.5的平均mAP 一般训练结果主要观察精度和召回率波动情况(波动不是很大则训练效果较好)...
cls_loss指的是模型在分类任务上的损失。火焰检测任务可能只包含一个类别“火焰”,但cls_loss的下降表明模型在区分火焰和非火焰图像方面变得越来越准确。我们可以看到cls_loss在训练集上的下降趋势较为显著,这表明模型在训练数据上的分类能力得到了显著提升。