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...
# dx=[-1,1]当pred=1true=0时(网络预测说这里有个obj但是gt说这里没有),dx=1=>alpha_factor=0=>loss=0# 这种就是检测成正样本了但是检测错了(falsepositive)或者missing label的情况 这种情况不应该过多的惩罚->loss=0dx=pred-true# reduce only missing label effects # 如果采样绝对值的话 会减轻pre...
lobj += obji * self.balance[i] # obj loss if self.autobalance: self.balance[i] = self.balance[i] * 0.9999 + 0.0001 / obji.detach().item() 7|0类别损失 类别损失只有正样本参与计算。类别损失的正样本并不是0,而是通过平滑标签得到的一个近似1的值。 平滑标签介绍: 通常情况下,正确的边界...
self.loss_fcn = nn.BCEWithLogitsLoss(reduction='none') # must be nn.BCEWithLogitsLoss() self.alpha = alpha def forward(self, pred, true): loss = self.loss_fcn(pred, true) pred = flow.sigmoid(pred) # prob from logits # dx = [-1, 1] 当pred=1 true=0时(网络预测说这里有个obj...
在yolov3中,loss分为三个部分: 一个是xywh部分带来的误差,也就是bbox带来的loss 一个是置信度带来的误差,也就是obj带来的loss 最后一个是类别带来的误差,也就是class带来的loss 在代码中分别对应lbox,lobj,lcls,yolov3中使用的loss公式如下: 其中: ...
损失函数的作用为度量神经网络预测信息与期望信息(标签)的距离,预测信息越接近期望信息,损失函数值越小。由上述每个格子的预测信息可知,训练时主要包含三个方面的损失:矩形框损失(lossrect)、置信度损失(lossobj)、分类损失(lossclc)。因此yolov5网络的损失函数定义为: ...
一般来说,最好的box_loss、obj_loss和cls_loss的值会因训练集和任务而异。但是,在训练yolov5时,常用的值为: box_loss通常在1到10之间,并且应该与obj_loss成反比,因为obj_loss计算对象存在的概率; obj_loss通常在0.1到10之间,也应该与box_loss成反比,并且应该比cls_loss更高,因为它是目标存在的评估。obj_lo...
1、别人说好用的loss,都拿来试一下,比如GFL这种神器,比如VFL这种不知名的武器,比如OHEM操作等等。 2、Anchor的数量和值,是否真的影响非常大。 3、各种超参数的组合拳。 4)尝试的结果 1、超参数的调整基本没有意义,影响较大的是影响loss比例的参数,这个...
obj(Objectness):推测为目标检测loss均值,越小目标检测越准。 cls(Classification):推测为分类loss均值,越小分类越准。 第二个衡量指标:宏观上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;如果训练比较好的话图上呈现的是稳步上升。
首先,从图表中我们可以观察到,随着训练次数(epochs)的增加,所有类型的损失函数——包括边界框损失(box_loss)、分类损失(cls_loss)以及目标损失(obj_loss)——均呈现出下降趋势,这表明模型在逐渐学习到如何准确预测害虫的位置、大小和分类。特别是,验证集上的损失函数也显示出相似的下降趋势,这表示模型具有良好的泛化...