Hello, I trained YOLOv5_5.0and YOLOv5_6.1 version, there is only one class, why is its class loss 0? Additional No response fyy378 added the question label Nov 23, 2023 Contributor github-actions bot commented Nov 23, 2023 👋 Hello @fyy378, thank you for your interest in YOLOv5 ...
cls: 0.5 # cls损失系数 cls_pw: 1.0 # cls BCELoss正样本权重 obj: 1.0 # 有无物体系数(scale with pixels) obj_pw: 1.0 # 有无物体BCELoss正样本权重 iou_t: 0.20 # IoU训练时的阈值 anchor_t: 4.0 # anchor的长宽比(长:宽 = 4:1) # anchors: 3 # 每个输出层的anchors数量(0 to ignore)...
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...
0、导入需要的包 1、smooth_BCE 2、BCEBlurWithLogitsLoss 3、FocalLoss 4、QFocalLoss 5、ComputeLoss类 5.1、init函数 5.2、build_targets 5.3、call函数 总结 前言 源码: YOLOv5源码. 注释版全部项目文件已上传至GitHub: yolov5-5.x-annotations. 这个文件是yolov5的损失函数部分。代码量不多,只有300多行,...
🌳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是否正确,越小分类得越准; 1. 🌳mAP@0.5:0.95(mAP@[0.5:0.95]) ...
parser.add_argument('--source', type=str, default='./testImages', help='source')# file/folder, 0 for webcam 修改YOLOv5: 在detect.py中,最重要的代码就是下面几行: for*xyxy, conf, clsinreversed(det): c = int(cls)# integer class ...
🌳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]) ...
plots=plots,#这时候这里为true就会画相关的结果图callbacks=callbacks, compute_loss=compute_loss)#val best model with plots 画这些图的代码在 train.py 文件中 val.run() 函数当中的如下代码: @torch.no_grad()defrun( ...): ...pbar= tqdm(dataloader, desc=s, bar_format='{l_bar}{bar:10}{r...
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...
分类损失(cls_loss):该损失用于判断模型是否能够准确地识别出图像中的对象,并将其分类到正确的类别中。 置信度损失(obj_loss):该损失用于衡量模型预测的框(即包含对象的矩形)与真实框之间的差异。 边界框损失(box_loss):该损失用于衡量模型预测的边界框与真实边界框之间的差异,这有助于确保模型能够准确地定位对象...