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,但却是整个项目最难,最精华的部分...
1、_amp注释掉直接把amp赋值为False,如下图: 2、这样做之后在运行train.py发现训练时就不会有nan值了。如果还有,那就应该就关闭这篇博客了,考虑下其他方法了。 然后,你就会发现validation时会出现P/R/map全部为0。然后你就继续在train.py里面搜索half关键字,把所有有.half()变为.float(),如下图: 到这一...
开始在train.py的第55行调用compute_loss()计算模型训练的损失,然后再yolov3.py中进入到compute_loss()函数 compute_loss()函数 其实这部分代码并没有进行核心的计算,主要是传入相关参数,然后调用loss_layer()函数进行相关计算。 结构图: image.png 源码: # 计算损失''' conv_sbbox,# 卷积特征...
本人运行 train.py 代码的时候产生了如下文件: 接下来我们按照时间顺序,来分析下这些文件的来源出处。 1. weights 中的 best.pt 和 last.pt 文件代码来源 #开始训练forepochinrange(start_epoch, epochs):#epoch ---一个epoch开始---callbacks.run('on_train_epoch_start') model.train() ...fori, (img...
train_loss: val_loss: 5 推断 可选参数: — weights: 训练权重的路径 — source:推理目标的路径,可以是图片,视频,网络摄像头等 — source:推理结果的输出路径 — img-size:推理图片的大小 — conf-thres:对象置信阈值,默认0.4 — iou-thres:NMS的IOU阈值,可以根据实际对象的重叠度调节,默认0.5 — device:...
从图中可以看出,训练损失(train/box_loss, train/cls_loss, train/df1_loss)和验证损失(val/box_loss, val/cls_loss, val/df1_loss)随着训练周期的增加整体呈下降趋势,这表明模型正逐渐学习到从数据中提取有用特征的能力。特别是在盒子损失(box_loss)图表中,训练和验证损失都稳定下降,显示出模型在定位目标上...
交叉熵损失,二分类损失(binary CE loss)是它的一种极端情况. 在机器学习部分就有介绍它。 如下图所示,y是真实标签,a是预测标签,一般可通过sigmoid,softmax得到,x是样本,n是样本数目,和对数似然等价。 - focal loss, 用改变loss的方式来缓解样本的不平衡,因为改变loss只影响train部分的过程和时间,而对推断时间...
1.使用贵公司官网推荐的数据集进行训练,出现loss为NAN的情况。 Environment / 环境信息 (Mandatory / 必填) Hardware Environment(Ascend/GPU/CPU) / 硬件环境: GPU Please delete the backend not involved / 请删除不涉及的后端: /device ascend/GPU/CPU/kirin/等其他芯片 Software Environment / 软件环境 (Manda...
输出层的锚框机制与YOLOv4相同，主要改进的是训练时的损失函数GIOU_Loss，以及预测框筛选的DIOU_nms。对于Head部分，可以看到三个紫色箭头处的特征图是40×40、20×20、10×10。以及最后Prediction中用于预测的3个特征图：①==>40×40×255②==>20×20×255③==>10×10×255 相关代码classDetect(nn.Module)...
模型的train和eval模式,对模型的dropout和batchnorm有影响 BN的输入一般是activation,gamma(weight),beta(bias),running mean,running var(running的统计学值只在Eval的时候用到) 输出是out,sum squared sum (当前batch数据x的和) BN的公式是 y = \frac{x-E[x]}{\sqrt{Var[x]+\varepsilon}}*\gamma+\beta...