在train/box_loss、train/cls_loss和train/obj_loss图中,我们可以看到随着训练次数的增加,损失值稳步下降,这表明模型在优化过程中逐渐提高了对安全帽的识别精度。特别是,在初始的训练阶段,损失值迅速下降,这通常意味着模型在学习关键特征,并快速适应训练数据。 对于验证集的损失值,即val/box_loss、val/cls_loss和v...
首先,从训练和验证的损失图中可以看出,随着训练进程的推进,train/box_loss、train/cls_loss和train/obj_loss均呈现出下降趋势,这表明模型在学习过程中逐渐拟合训练数据,并且在边界框定位、类别分类和目标检测上的表现都在不断改进。相应的,验证损失val/box_loss、val/cls_loss和val/obj_loss虽然波动较大,但总体上...
首先,从训练和验证的损失图中可以看出,随着训练进程的推进,train/box_loss、train/cls_loss和train/obj_loss均呈现出下降趋势,这表明模型在学习过程中逐渐拟合训练数据,并且在边界框定位、类别分类和目标检测上的表现都在不断改进。相应的,验证损失val/box_loss、val/cls_loss和val/obj_loss虽然波动较大,但总体上...
横坐标代表的是训练轮数(epoch) obj(Objectness):推测为目标检测loss均值,越小目标检测越准。 cls(Classification):推测为分类loss均值,越小分类越准。 第二个衡量指标:宏观上一般训练结果主要观察精度和召回率波动情况,波动不是很大则训练效果较好;如果训练比较好的话图上呈现的是稳步上升。 10.小感悟 Q1:在学习...
Hello I do the insect detection in yolov5. I have 90 pictures ( 2 classes ). I use Roboflow to prepare the picture(3 augmentations per picture). then I run the model yolov5s. but I get the graph in following. I don't know why my val class increase. Can anyone help me. Additio...
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...
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...
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...
val_loss nan Search before asking I have searched the YOLOv5issuesanddiscussionsand found no similar questions. Question 对yolov5进行改进,在head和neck之间加了一个特征增强模块,却出现如下问题,验证损失有一段时间为nan,这是为什么呢? Additional