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...
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 existingloss_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/116292496TFimplementation...
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),...
导致其他类的loss趋近于0。解决方案是通过oversampling等方式平衡各类目标的数量。
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(BCEclsloss),bounding box采用了GIOU 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。
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...
首先,我们注意到训练和验证过程中的边界框损失(box_loss)、分类损失(cls_loss)和分布焦点损失(dfl_loss)随着训练的进行而稳步下降。这是模型学习过程中的积极信号,表明模型在正确学习边界框的位置、大小以及分类类别。特别是边界框损失的快速下降表明模型在准确定位图像中的物体方面取得了显著进展。
# 相当于将obj loss和cls loss分开计算 1. 2. 3. 4. 5. 如果采用BCE模式,使用的也是BCEWithLogitsLoss,计算对象是所有的cls loss: BCE = nn.BCEWithLogitsLoss(reduction=red) elif 'BCE' in arc: # unified BCE (80 classes) t = torch.zeros_like(pi[..., 5:]) # targets ...
首先观察到的是,训练和验证过程中的边界框损失(box_loss)、分类损失(cls_loss)以及分布焦点损失(dfl_loss)都随着训练周期的增加而逐渐下降。这是一个积极的信号,表明模型正在有效地学习如何更准确地定位物体、分类以及更好地理解目标的形状和大小。特别是在边界框损失上,我们看到验证损失在经历初始波动后趋于稳定,并...