Lobj和Lcls 均采用 BCEWithLogitsLoss,计算方式如公式如下: AI高级人工智能 16 次咨询 4.9 4232 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 ...
损失的计算公式如下: 损失计算的代码流程也是按照这三大块来计算的。本篇主要讲解yolov5中损失计算的实现,包括损失的逻辑实现,张量操作的细节等。 2|0准备工作 初始化损失张量的值,获取正样本的信息。 lcls = torch.zeros(1, device=self.device) # class loss lbox = torch.zeros(1, device=self.device) #...
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...
self.loss_fcn = nn.BCEWithLogitsLoss(reduction='none') # must be nn.BCEWithLogitsLoss() self.alpha = alpha def forward(self, pred, true): 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...
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。
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 ...
通过这五个步骤,就得到了两个损失值distillation loss和student loss,那么训练的整体损失,就是这两个损失值的加权和,公式[2]如下: 注: 这里的蒸馏损失系数乘了一个T2这是由于soft targets产生的梯度大小按照1/T2进行了缩放,这里需要补充回来 α应远小于β即需要让知识蒸馏损失权重大一些,否则没有蒸馏效果 ...
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。 [x] 正负样本匹配策略 正负样本匹配策略的核心是确定预测特征图的所有位置中哪些位置应该是正样本,哪些是负样本,甚至有些是忽略样本。 匹配策略是目标检测算法的核心,一个好的匹配策略可以显著提升算法性...
lcls, lbox, lobj 这三个用来存放loss,默认使用pytorch提供的BCE loss。 pxy = ps[:, :2].sigmoid() * 2. - 0.5在learn的时候不需要加cx cy。 bbox回归的公式可以参考model/yolo.py line56, 57。 Objectness 这里 gr 设置为 1.0,也就意味着直接拿 iou 作为 confidence。
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 ...