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://
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),...
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...
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...
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...
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(BCEcls loss),bounding box采用了GIOU(DIOU, CIOU) 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。
(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...
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)...
Dataset Network Sample selection Box-loss Cls-loss Obj-loss Loss 本文主要从7部分讲诉网络,由于Yolov5还没有公开发表文章,以下都是博主从代码中理解的,若有错误请指正。 一些训练细节可参考 vincent:Yolov5笔记(二)2 赞同 · 0 评论文章 分别为Dataset、Network、Sample Selection、Box-loss、Cls-loss、Obj-lo...
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...