giou:GIoU损失收益 cls:类别损失收益 cls_pw:类别交叉熵损失正类权重 obj:是否有物体损失收益 obj_pw:是否有物体交叉熵正类权重 iou_t:iou阈值 anchor_t:多尺度anchor阈值 fl_gamma:focal loss gamma系数 hsv_h:色调Hue,增强系数 hsv_s:饱和度Saturation,增强系数 hsv_v:明度Value,增强系数 degrees:图片旋转角...
分类损失的二元交叉熵损失中正样本的权重(cls_pw):用于平衡正负样本在分类损失函数中的权重。 置信度损失权重(obj):指定正负样本的权重,用于平衡正负样本对于训练的贡献。 IoU阈值(iou_t):用于预测框和真实框之间的匹配,只有当预测框和真实框之间的IoU大于此阈值时,才视为检测正确。 anchor阈值(anchor_t):用于筛...
box: 0.0296 # giou损失的系数 cls: 0.243 # 分类损失的系数 cls_pw: 0.631 #分类BCELoss中正样本的权重 obj: 0.301 # 有无物体损失的系数 obj_pw: 0.911 # 有无物体BCELoss中正样本的权重 iou_t: 0.2 # 标签与anchors的iou阈值iou training threshold 并且增大epoch到1000,batch-size增大到64,重新使用tra...
YOLOv5的超参文件见data/hyp.finetune.yaml(适用VOC数据集)或者hyo.scrach.yaml(适用COCO数据集)文件 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 ...
cls_pw:类别交叉熵损失正类权重 obj:是否有物体损失收益 obj_pw:是否有物体交叉熵正类权重 iou_t:iou阈值 anchor_t:多尺度anchor阈值 fl_gamma:focal loss gamma系数 hsv_h:色调Hue,增强系数 hsv_s:饱和度Saturation,增强系数 hsv_v:明度Value,增强系数 ...
BCEcls = nn.BCEWithLogitsLoss(pos_weight=torch.tensor([h['cls_pw']], device=device)) BCEobj = nn.BCEWithLogitsLoss(pos_weight=torch.tensor([h['obj_pw']], device=device)) # Class label smoothing https://arxiv.org/pdf/1902.04103.pdf eqn 3 ...
(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...
BCEcls = nn.BCEWithLogitsLoss(pos_weight=torch.Tensor([h['cls_pw']])).to(device) BCEobj = nn.BCEWithLogitsLoss(pos_weight=torch.Tensor([h['obj_pw']])).to(device) 1. 2. 1 2 设置了正样本区域权重,cls和conf分支都是bce loss,xywh分支直接采用giou loss(疑惑,下图中不是ciou loss么?
BCEcls = nn.BCEWithLogitsLoss(pos_weight=ft([h['cls_pw']]), reduction=red) BCEobj = nn.BCEWithLogitsLoss(pos_weight=ft([h['obj_pw']]), reduction=red) # class label smoothing https://arxiv.org/pdf/1902.04103.pdf eqn 3
BCEcls = nn.BCEWithLogitsLoss(pos_weight=torch.tensor([h['cls_pw']], device=device)) BCEobj = nn.BCEWithLogitsLoss(pos_weight=torch.tensor([h['obj_pw']], device=device)) # Class label smoothing self.cp, self.cn = smooth_BCE(eps=h.get('label_smoothing', 0.0)) # positive, neg...