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...
过拟合了，训练集样本不够或者特征不够
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...
从左至右,上至下,图中依次显示了训练集上的边框损失(train/box_loss)、分类损失(train/cls_loss)、定位损失(train/dfl_loss)、验证集上的边框损失(val/box_loss)、分类损失(val/cls_loss)、定位损失(val/dfl_loss),以及模型的精度(metrics/precision(B))、召回率(metrics/recall(B))、平均精度(metrics/mAP...
首先,观察训练过程中的盒子损失(train/box_loss),分类损失(train/cls_loss)和目标损失(train/obj_loss),可以看到随着迭代次数的增加,这三者呈现出明显的下降趋势。这表明模型在学习过程中正在改进其预测能力,并在识别和定位目标上变得更加精确。 进一步地,我们注意到验证集上的损失值(val/box_loss, val/cls_loss...
python train.py--img640--batch16--epochs3--datamydatasetname.yaml--weights''--cfg yolov5s.yaml 使用随机权重,可能会出现val loss为NaN的情况,当时折腾了很久,搜到一个方法,修改classify/train.py,然后就正常出数了。 # 43.135.153.188/ultralytics/yolov5/issues/6907 ...
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...
prefix=colorstr('train: '), shuffle=True, seed=opt.seed) # Process 0 if RANK in {-1, 0}: val_loader = create_dataloader(val_path, imgsz, batch_size // WORLD_SIZE * 2, gs, single_cls, hyp=hyp, cache=None if noval else opt.cache, ...
在完成bdd100k格式到yolo格式的转换后,会获得bdd100k_labels_images_det_coco_train.json和bdd100k_labels_images_det_coco_val.json两个文件。 Coco to yolo 在完成先前的转换之后,我们需要将训练集和验证集的coco格式标签转换为yolo格式。注意需要分别指定训练集和验证集图片位置,对应的coco标签文件位置,及生成yolo...
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: ...