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。另外,这个文件涉及到了损...
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...
yolov5中正负样本匹配以及计算loss的操作主要通过ComputeLoss这个类来完成的,该类主要分为三个函数: classComputeLoss:sort_obj_iou=False# Compute lossesdef__init__(self,model,autobalance=False):# initdef__call__(self,p,targets):# predictions, targets# compute 3 loss(bbox loss,class loss,object l...
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...
yolov5训练后会产生runs文件夹,其中的train文件夹中的exp文件夹里存放的即是训练后模型的各种信息,里面的weights文件夹即放置模型权重参数,其余的文件即为各种性能指标信息。 目录 一、confusion_matrix.png —— 混淆矩阵 二、F1_curve.png —— F1曲线 ...
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 ...
我们每次训练后,在runs/train文件夹下出现的一系列文件,如下图所示: 下面我们就逐一分析一下它们到底是干什么用的吧~ (涉及到理论知识的,大家往上滑动鼠标既可~) 2.1 weights :权重 这里存放的就是我们训练好的权重: best.pt:保存的是训练过程中在验证集上表现最好的模型权重。在训练过程中,每个epoch结束后都...
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: ...
f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Train Loss: {train_loss:.4f}, Val Loss: {val_loss:....
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...