要优化YOLOv5中的Object Loss,可以从以下几个方面入手: 调整超参数:YOLOv5的损失函数中包含多个超参数,如obj_pw(对象权重正样本加权)、cls_pw(类别权重正样本加权)等。通过调整这些超参数,可以平衡不同损失项之间的权重,从而优化Object Loss。 数据增强:通过数据增强技术(如随机裁剪、旋转、翻转等),可以增加训练数...
Lobj和Lcls 均采用 BCEWithLogitsLoss,计算方式如公式如下: AI高级人工智能 17 次咨询 4.9 4293 次赞同 去咨询 微信公众号:人工智能感知信息处理算法研究院 知乎主页:zhihu.com/people/zhuime 淘宝店铺: 高级人工智能图像算法软件工作室 item.taobao.com/item.ht ...
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,正确的边界框分类是用类的独热向量[...
凸闭合框。GIoU 的计算公式如下,损失函数 GIoUloss的计算如公式如下。 训练阶段的分类损失采用的是二元交叉熵损失(BCE loss)。因此,如公式如下 所示,完整的损失函数由边界框回归损失(第一项)、置信度预测损失(第二三项) 和类别预测损失(第四项)三部分构成。 微信公众号:人工智能感知信息处理算法研究院 知乎主页...
其中 3 表示 3 个 anchor,4 表示 bbox 预测分支,1 表示 obj 预测分支,80 表示 COCO 数据集类别预测分支。 通常来说,目标检测算法都可以分成模型结构、数据增强、loss 计算等组件。YOLOv5自然也不例外。 数据增强模块 该模块作用于Dataloader部分,本应在模型结构(backbone+neck+head)之前讲述的,倒也无伤大雅。
YOLOv5中采用的是交叉熵损失(Cross-Entropy Loss),其计算公式如下: $ClassLoss = -\sum_{i=1}^{S^2}\sum_{j=1}^{B}[(1_{ij}^{obj})*(log(\hat{p}_{ij}^{o})+(1_{ij}^{obj})*(log(\hat{p}_{ij}^{o}))]$ 其中,$S^2$表示输入图像划分的网格单元数,$B$表示每个网格单元预测...
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?
obj分支输出的是该anchor中是否含有物体的概率,默认使用BCEWithLogitsLoss。 BCEWithLogitsLoss是将BCELoss(BCE:Binarycrossentropy)和sigmoid融合了,也就是说省略了sigmoid这个步骤;BCELoss的数学公式如下: cls分支输出的是该anchor属于哪一类的概率,也默认使用BCEWithLogitsLoss。
Loss=box_gain×bbox_loss+cls_gain×cls_loss+obj_gain×obj_loss 其中b o x _ g a i n box\_gainbox_gain、c l s _ g a i n 分别对应不同的损失权重,默认值分别为0.05,0.5,1.0。 4.2 边界框损失 文链接:https://arxiv.org/abs/1911.08287 ...
Location loss,定位损失,采用的是CIoU loss,注意只计算正样本的定位损失。 Loss=λ1Lcls+λ2Lobj+λ3Lloc 4.2 平衡不同尺度的损失 这里是指针对三个预测特征层(P3, P4, P5)上的obj损失采用不同的权重。在源码中,针对预测小目标的预测特征层(P3)采用的权重是4.0,针对预测中等目标的预...