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 val/obj_loss:验证集目标检测loss均值 val/cls_loss:验证集分类loss均值,我这个项目只有fire这一类,所以为0 mAP@0.5:0.95:表示在不同的IOU阈值(从0.5到0.95...
classFocalLoss(nn.Module):"""用在代替原本的BCEcls(分类损失)和BCEobj(置信度损失) Wraps focal loss around existingloss_fcn(),i.e.criteria=FocalLoss(nn.BCEWithLogitsLoss(),gamma=1.5)论文:https://arxiv.org/abs/1708.02002https://blog.csdn.net/qq_38253797/article/details/116292496TFimplementation...
通常,PR Curve与ROC Curve(受试者工作特征曲线)一同使用,以更全面地评估分类模型的性能。 result.png 🌳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...
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正确,越小分类得越准; 🌳mAP@0.5:0.95(mAP@[0.5:0.95]) 表示...
代码运行次数:0 运行 AI代码解释 conda activate course_yolov5 cdD:\Study\PyCharm20\PycharmProjects\course_yolov5\yolov5-masterd: 注意:这里需要将" D:\Study\PyCharm20\PycharmProjects\course_yolov5"替换为自己的路径。 1.2 安装模块: 在安装模块之前,最好先更换pip源为阿里源或国科大源,然后安装yolov5...
首先,训练损失(train/box_loss, train/cls_loss, train/obj_loss)和验证损失(val/box_loss, val/cls_loss, val/obj_loss)的曲线显示了模型在训练过程中的学习进度。这些损失值随着迭代次数的增加而减小,显示出模型正逐渐学习到从输入数据中识别目标的能力。在训练初期,损失曲线下降较快,随着迭代次数增加,损失下...
in root.iter('object'): difficult = obj.find('difficult').text cls = obj.find('nam...
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。 10.小感悟 Q1:在学习YOLOv5训练结果分析的过程中突然有了一个疑问:train.py不就是训练训练图片,怎么会涉及到精确率的...
model.layers:layer.trainable=False# Compile the modelmodel.compile(optimizer=Adam(lr=0.0001),loss...
Image sizes 640 train, 640 val Using 4 dataloader workers Logging results to runs\train\exp38 Starting training for 100 epochs... Epoch GPU_mem box_loss obj_loss cls_loss Instances Size 0/99 0.958G 0.08311 0.04302 0.07115 23 640: 100%|██████████| 1114/1114 [06:55<00:00,...