然后,使用二元交叉熵损失函数来计算预测置信度分数与目标置信度分数之间的差异,从而得到Object Loss。 具体计算公式如下: markdown ObjLoss = Σ (y * log(σ(p)) + (1 - y) * log(1 - σ(p))) 其中,y是目标置信度的真实值(正样本为IoU,负样本为0),σ(p)是预测置信度的Sigmoid函数值。 4. 如...
Lobj和Lcls 均采用 BCEWithLogitsLoss,计算方式如公式如下: AI高级人工智能 17 次咨询 4.9 4293 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 ...
凸闭合框。GIoU 的计算公式如下,损失函数 GIoUloss的计算如公式如下。 训练阶段的分类损失采用的是二元交叉熵损失(BCE loss)。因此,如公式如下 所示,完整的损失函数由边界框回归损失(第一项)、置信度预测损失(第二三项) 和类别预测损失(第四项)三部分构成。 微信公众号:人工智能感知信息处理算法研究院 知乎主页...
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) #...
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。
分为坐标损失(loss_giou)、目标置信度损失(loss_obj)和分类损失(loss_cls)三部分。其中目标置信度损失和分类损失采用BCEWithLogitsLoss(带log的二值交叉熵损失),坐标损失采用CIoU损失。虽然代码里面损失的变量名字写的是giou,但是通过看代码可以发现,其损失的代码实现中写了GIOU/DIOU/CIOU三种方法,默认情况下使用的...
YOLOv5中采用的是均方差损失(Mean Square Error Loss),其计算公式如下: $CoordLoss = \lambda_{coord}*\sum_{i=1}^{S^2}\sum_{j=1}^{B}1_{ij}^{obj}[(x_{ij}-\hat{x}_{ij})^2+(y_{ij}-\hat{y}_{ij})^2]+ \lambda_{coord}*\sum_{i=1}^{S^2}\sum_{j=1}^{B}1_{ij}...
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 ...
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 ...
损失函数的作用为度量神经网络预测信息与期望信息(标签)的距离,预测信息越接近期望信息,损失函数值越小。由上述每个格子的预测信息可知,训练时主要包含三个方面的损失:矩形框损失(lossrect)、置信度损失(lossobj)、分类损失(lossclc)。因此yolov5网络的损失函数定义为: ...