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...
这些图像为我们提供了丰富的信息,包括模型对于训练数据的拟合程度、验证过程中的泛化能力,以及模型预测的准确性和召回率。首先,我们观察到训练和验证过程中的边界框损失(box_loss)、分类损失(cls_loss)、和目标损失(obj_loss)都随着迭代次数的增加而显著下降。这表明模型在学习过程中逐渐提高了对无人机目标的定位和分...
在我们最新的研究中,我们使用了YOLOv8算法对暴力行为进行检测,而训练过程中的损失函数和性能指标图像为我们提供了宝贵的信息。首先,观察训练过程中的盒子损失(train/box_loss),分类损失(train/cls_loss)和目标损失(train/obj_loss),可以看到随着迭代次数的增加,这三者呈现出明显的下降趋势。这表明模型在学习过程中正在...
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...
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...
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...
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。
具体来说,训练集的边界框损失(train/box_loss)和类别损失(train/cls_loss)以及目标函数损失(train/obj_loss)随着训练周期的增加而稳步下降。这表明模型在定位缺陷位置、识别缺陷类别以及预测缺陷存在的可能性方面都取得了进步。同样,验证集上的损失(val/box_loss, val/cls_loss, val/obj_loss)也呈下降趋势,这...
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...