在400000,450000轮时使用0.1,0.01乘子进行学习率衰减,最大训练500000轮。 下图为模型训练结果Train Loss。 图:Train Loss 模型评估 模型评估是指对训练完毕的模型评估各类性能指标。本示例采用COCO官方评估。 eval.py是评估模块的主要执行程序,调用示例如下: pythoneval.py --dataset=coco2017 --weights=${path_to...
这里我们开始训练和测试自己的数据集,在cmd终端中运行train.py进行训练,以下是训练过程中的结果截图。 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。从训练和验证的损失图像中可以看出,box_loss(边界框损失),cls_loss(类别损失)和df1_loss(分布式焦点损失)随着训练周期的增加而显著减少。这表示...
localization loss,定位损失(预测框与GT(Ground Truth)框之间的误差) confidence loss,置信度损失(框的目标性;objectness of the box) 总的损失函数: classification loss + localization loss + confidence loss YOLOv5使用二元交叉熵损失函数计算类别概率和目标置信度得分的损失。 YOLOv5使用C-LoU Loss作为bounding bo...
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...
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
在损失函数上,YOLOv8引入了DFL(Distribution Focal Loss),这是一种新的损失函数,它注重于改善模型对于各种难易程度目标的识别能力,尤其是对于小目标和模糊目标。DFL通过调整损失权重,使得模型在训练过程中更加关注那些难以检测和分类的实例。 总体来说,YOLOv8的设计集成了多项前沿技术,其创新点在于优化了特征提取网络...
3. BCEBlurWithLogitsLoss 这个函数是BCE函数的一个替代,是yolov5作者的一个实验性的函数,可以自己试试效果。 使用起来直接在ComputeLoss类的__init__函数中替代传统的BCE函数即可: class BCEBlurWithLogitsLoss(nn.Module): """用在ComputeLoss类的__init__函数中 ...
首先为pytorch创建一个anaconda虚拟环境,环境名字可自己确定,这里本人使用pytrain作为环境 名: conda create-npytrainpython=3.8 1. 安装成功后激活pytrain环境: conda activate pytrain 1. 在所创建的pytorch环境下安装pytorch的1.8版本, 执行命令: conda install pytorch torchvisioncudatoolkit=10.2-cpytorch ...
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:...