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,称为“objectness”。Objectness loss 项教会了网络如何预测正确的IoU,而坐标损失则教会了网络如何预...
LOSS loss分为cls_loss, box_loss, obj_loss三部分。 cls_loss用于监督类别分类,计算锚框与对应的标定分类是否正确。 box_loss用于监督检测框的回归,预测框与标定框之间的误差(CIoU)。 obj_loss用于监督grid中是否存在物体,计算网络的置信度。 metrics mAP(IoU@0.75),这是一个对检测能力要求更高的标准。 mAP(...
DFL Loss主要是将框的位置建模成一个general distribution,让网络快速的聚焦于和目标位置距离近的位置的分布。DFL 能够让网络更快地聚焦于目标 y 附近的值,增大它们的概率; DFL的含义是以交叉熵的形式去优化与标签y最接近的一左一右2个位置的概率,从而让网络更快的聚焦到目标位置的邻近区域的分布;也就是说学出来...
lobj += BCEobj(pi[..., 4], tobj) * balance[i] # obj loss 3 Next
🌳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正确,越小分类得越准; 🌳mAP@0.5:0.95(mAP@[0.5:0.95]) ...
定位损失box_loss:YOLO V5使用 GIOU Loss作为bounding box的损失,Box推测为GIoU损失函数均值,越小方框越准 置信度损失obj_loss:推测为目标检测loss均值,越小目标检测越准 分类损失cls_loss:推测为分类loss均值,越小分类越准 val/box_loss:验证集bounding box损失 ...
具体来看,边框损失(box_loss)直接关联到模型预测边界框的准确性。类别损失(cls_loss)反映了模型对不同类别判别的准确性,而目标损失(obj_loss)则是模型对有无目标(即跌倒事件)的判断能力。所有这些损失的下降表明,模型在辨识跌倒事件的位置、大小、类别方面的表现都在逐步提高。
IijobjI_{ij}^{obj}Iijobj指的是第iii个单元格存在目标,且该单元格中的第jjj个边界框负责预测该目标。IiobjI_{i}^{obj}Iiobj指的是第iii个单元格存在目标。 前2 行计算前景的geo_loss(定位loss)。 第3 行计算前景的confidence_loss(包含目标的边界框的置信度误差项)。
蒸馏损失在loss.py中进行定义: 代码语言:javascript 复制 defcompute_distillation_output_loss(p,t_p,model,d_weight=1):t_ft=torch.cuda.FloatTensorift_p[0].is_cudaelsetorch.Tensor t_lcls,t_lbox,t_lobj=t_ft([0]),t_ft([0]),t_ft([0])h=model.hyp # hyperparameters ...