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...
在YOLOv5的训练过程中,训练结果通常包括多个方面的数据和指标,用于评估模型的性能和训练效果。以下是对YOLOv5训练结果的详细分析和解释: 1. 训练过程中的损失曲线 YOLOv5在训练过程中会计算并输出损失值,这些损失值通常包括分类损失、定位损失和置信度损失等。通过绘制损失曲线,可以直观地了解模型在训练过程中的学习情况...
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...
Search before asking I have searched the YOLOv5 issues and discussions and found no similar questions. Question Hi, as seen in the graph my val losses are constantly lower than my train losses. Why is that and is val>train a sign for ove...
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...
在深度学习中,我们通常通过损失函数下降的曲线来观察模型训练的情况。在训练结束后,我们也可以在logs目录下找到生成对若干训练过程统计图。下图为博主训练舰船检测与识别的损失函数曲线图。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/...
首先,训练损失(train/box_loss, train/cls_loss, train/dfI_loss)随着迭代次数增加而持续下降,这表明模型在学习过程中不断优化,对数据集的拟合越来越好。具体来说,边界框损失(box_loss)从初始的较高值迅速下降,然后逐渐趋于平稳,这说明模型在定位行人目标方面的性能逐步提升。分类损失(cls_loss)和方向损失(dfI_...
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...
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: ...
1.monitor: 监控的数据接口,有’acc’,’val_acc’,’loss’,’val_loss’等等。正常情况下如果有验证集,就用’val_acc’或者’val_loss’。 2.mode: 就’auto’, ‘min’, ‘,max’三个可能。如果知道是要上升还是下降,建议设置一下。例如监控的是’acc’,那么就设置为’max’。