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...
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(false positive)或者missing label的情况 这种情况不...
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...
在yolov3代码中obj loss可以通过arc来指定,有两种模式: 如果采用default模式,使用BCEWithLogitsLoss,将obj loss和cls loss分开计算: BCEobj = nn.BCEWithLogitsLoss(pos_weight=ft([h['obj_pw']]), reduction=red) if 'default' in arc: # separate obj and cls lobj += BCEobj(pi[..., 4], tobj...
在深度学习中,我们通常通过损失函数下降的曲线来观察模型训练的情况。而YOLOv5训练时主要包含三个方面的损失:矩形框损失(box_loss)、置信度损失(obj_loss)和分类损失(cls_loss),在训练结束后,我们也可以在runs/train目录下找到生成对若干训练过程统计图。
Dataset Network Sample selection Box-loss Cls-loss Obj-loss Loss 本文主要从7部分讲诉网络,由于Yolov5还没有公开发表文章,以下都是博主从代码中理解的,若有错误请指正。 一些训练细节可参考 vincent:Yolov5笔记(二)2 赞同 · 0 评论文章 分别为Dataset、Network、Sample Selection、Box-loss、Cls-loss、Obj-lo...
矩形框损失(bbox_loss)、分类损失(cls_loss)、置信度损失(obj_loss)。 总损失的表达式为: 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。
首先,训练损失图表显示了训练过程中的box损失、分类损失和目标损失(train/box_loss, train/cls_loss, train/obj_loss)随着时间的递减。这些损失的下降表明模型在识别目标位置、分类目标类别以及预测目标存在的置信度方面正在逐渐改善。特别是,box损失的显著下降意味着模型越来越擅长定位图像中的目标,这对于目标检测任务...
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...
obj_loss:推测为目标检测loss均值,越小目标检测越准; cls_loss:推测为分类loss均值,越小分类越准; precision:准确率(找对的/找到的); recall:召回率(找对的/该找对的); mAP@0.5 & mAP@0.5:0.95:就是mAP是用Precision和Recall作为两轴作图后围成的面积,m表示平均,@后面的数表示判定iou为正负样本的阈值,@...