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...
横坐标代表的是训练轮数(epoch) 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。 10.小感悟 Q1:在学习...
因此希望我们的曲线接近(1,1),即希望mAP曲线的面积尽可能接近1。 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...
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[...
在train/box_loss、train/cls_loss和train/obj_loss图中,我们可以看到随着训练次数的增加,损失值稳步下降,这表明模型在优化过程中逐渐提高了对安全帽的识别精度。特别是,在初始的训练阶段,损失值迅速下降,这通常意味着模型在学习关键特征,并快速适应训练数据。 对于验证集的损失值,即val/box_loss、val/cls_loss和...
Obj_loss(df1_loss)是目标损失,它衡量的是模型在预测图像中是否存在目标的能力。我们看到这一损失随着训练的进行而大幅下降,并在训练后期趋于平稳,这表明模型对手势的检测越来越可靠。 Precision 显示了模型预测为正类的样本中实际为正类的比例,即模型的精确性。图中precision的稳步上升表明随着训练的进行,模型在预测...
从训练和验证的损失图中可以观察到,box_loss、cls_loss和obj_loss随着训练周期的增加而稳步下降,这表明模型在逐步学习如何更准确地定位目标、分类以及预测目标的存在概率。值得注意的是,在初期,损失值下降得非常快,这通常意味着模型从原始状态迅速进入一个较好的学习状态。随后,损失下降速度放缓,这说明模型开始逐渐收敛...
Hello Glenn et. al, For the box, obj, cls loss given in the output of the training and the results.txt/.png files is this the same as yolov3 losses? If this is the similar to yolov3 is it the same as the coordinate loss, objectness loss,...
在计算loss的时候,实际上是y_pre和y_true之间的对比: y_pre就是一幅图像经过网络之后的输出,内部含有三个特征层的内容;其需要解码才能够在图上作画 y_true就是一个真实图像中,它的每个真实框对应的(19,19)、(38,38)、(76,76)网格上的偏移位置、长宽与种类。其仍需要编码才能与y_pred的结构一致 实际上y...
首先,从训练和验证的损失图中可以看出,训练和验证集上的box_loss(边界框损失),cls_loss(类别损失),和obj_loss(目标损失)随着训练轮次的增加而持续减少,这表明模型在逐渐学习到如何准确地预测目标的位置、类别和存在性。 边界框损失(box_loss)是目标检测模型中用于度量模型预测的边界框与实际标注框之间差异的重要指...