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...
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...
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...
Loss=a*lossobj + b*lossrect + c*lossclc 也即总体损失为三个损失的加权和,通常置信度损失取最大权重,矩形框损失和分类损失的权重次之,比如: a = 0.4 b = 0.3 c = 0.3 yolov5使用CIOU loss计算矩形框损失,置信度损失与分类损失都用BCE loss计算,下面我们会详细介绍各种损失函数的计算原理。 03 mask掩...
🌳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正确,越小分类得越准; 🌳mAP@0.5:0.95(mAP@[0.5:0.95]) 表示在不同IoU阈值(从0.5到0.95,步长0.05)(0.5、0.55、0.6、0.65、0.7、0.75、0.8、0.85、0.9、0.95)上的平均mAP; ...
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logs目录下找到生成对若干训练过程统计图。下图为博主训练人群识别的模型训练曲线图。
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,@...
🌳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; 1. 🌳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; 1. 🌳分类损失cls_loss: 计算锚框与对应的标定分类是否正确,越小分类得越准; 1. 🌳mAP@0.5:0.95(mAP@[0.5:0.95]) ...
yolo系列的损失函数通常为三个部分。cls_loss[分类],obj_loss[置信度loss],loc_loss[box loss]. 前两者从代码中可以看到采用二分类交叉熵。【这里不说focalLoss】 self.balance可以理解为三个head部分的权重,即分配给小中大目标的权重[80*80head预测小目标,40*40预测中目标,20*20预测小目标]。
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...