在box_loss上,我们看到训练和验证的损失都保持了一致的下降趋势,这说明模型在框定目标位置方面的能力越来越强。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,...
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),...
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...
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...
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...
Box_loss 反映了模型预测边界框与实际标注之间差异的大小,从图像中可以看到,训练和验证的box_loss都呈现出明显的下降趋势,这表明模型在定位手势目标上的能力随着训练的进行而不断提高。Cls_loss 表示类别损失,用于评估模型预测的类别信息与真实类别标签之间的一致性。观察到cls_loss在训练期间也在稳步下降,这意味着模型...
首先,我们注意到图中分别展示了训练和验证过程中的box_loss、cls_loss和dfI_loss三种损失函数的下降趋势。从这三张图我们可以看出,随着训练次数(横轴代表训练的epoch数)的增加,三种损失函数值都表现出了显著的下降趋势,这表明模型的性能正在逐步提升。特别是在训练的前期阶段,损失函数的下降非常迅速,随后逐渐趋于平稳。
从图中可以看出,我们注意到训练期间的box_loss(边界框损失),cls_loss(分类损失),和obj_loss(目标损失)都表现出了稳定下降的趋势,这表明模型在学习过程中逐步改善了对目标的定位、识别类别和置信度预测的能力。特别是在训练初期,损失函数值急剧下降,这通常表明模型能够快速从数据中学习。随着迭代次数的增加,损失的...
🌳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 ...
)all_loss=self.accelerator.gather(loss).sum()#lossesstep_losses={self.stage+"_loss":all_loss....