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 ...
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),...
置信度损失obj_loss:推测为目标检测loss均值,越小目标检测越准 分类损失cls_loss:推测为分类loss均值,越小分类越准 val/box_loss:验证集bounding box损失 val/obj_loss:验证集目标检测loss均值 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...
yolov5/data/hyps/hyp.scratch-high.yaml(数据增强高) lr0:0.01# 初始学习率 (SGD=1E-2, Adam=1E-3)lrf:0.2# 循环学习率 (lr0 * lrf)momentum:0.937# SGD momentum/Adam beta1 学习率动量weight_decay:0.0005# 权重衰减系数warmup_epochs:3.0# 预热学习 (fractions ok)warmup_momentum:0.8# 预热学习...
代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 class FocalLoss(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/1708.02002 https...
另外2个loss,是obj loss,可以理解成是否存在目标,代表每个grid前景的置信度。cls loss是类别的loss。 obj loss: # 由于feature map尺寸不同,对不同目标检测难度也不高, # 一般小物体检测难度大一点,给不同特征图不同的权重,让模型更偏重于关注的目标,一般大特征图权重大一点,这样对小目标惩罚多一些; ...
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正确,越小分类得越准; ...
🌳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; 1. 🌳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; 1. 🌳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; 1. 🌳mAP@0.5:0.95(mAP@[0.5:0.95]) ...
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?
Prediction:GIOU_Loss 下面分别详细解说: 一,Mosaic数据增强(https://zhuanlan.zhihu.com/p/143747206) Yolov4/5中使用的Mosaic是参考2019年底提出的CutMix数据增强的方式,但CutMix只使用了两张图片进行拼接,而Mosaic数据增强则采用了4张图片,随机缩放、随机裁剪、随机排布的方式进行拼接。