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),...
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...
而cls_loss的下降则反映出模型在分类目标类型方面的性能提升。dfI_loss通常与目标检测的置信度相关,其下降表明模型对于自己的预测越来越自信。 准确率(precision)和召回率(recall)都维持在非常高的水平上,这两个指标通常用来衡量模型识别目标的能力。准确率高说明模型给出的预测结果中正确的比例很高,召回率高则意味着...
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...
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...
如果准确率曲线在训练过程中逐渐上升并趋于稳定,说明模型的性能在提升。 通过混淆矩阵可以了解模型在各个类别上的预测情况,进而分析模型的优缺点。 通过PR曲线可以评估模型在不同召回率下的精确度,进而确定模型的最佳工作点。 综上所述,通过对YOLOv5训练结果的分析和可视化展示,可以全面了解模型的性能和训练效果,为后续...
pred_cls = torch.sigmoid(prediction[..., 5:]) #---# # 获得网络应该有的预测结果 #---# y_true, noobj_mask, box_loss_scale = self.get_target(l, targets, scaled_anchors, in_h, in_w) #---# # 将预测结果进行解码,判断预测结果和...
Hello, I trained YOLOv5_5.0and YOLOv5_6.1 version, there is only one class, why is its class loss 0? Additional No response fyy378 added the question label Nov 23, 2023 Contributor github-actions bot commented Nov 23, 2023 👋 Hello @fyy378, thank you for your interest in YOLOv5 ...