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...
具体来说,训练集的边界框损失(train/box_loss)和类别损失(train/cls_loss)以及目标函数损失(train/obj_loss)随着训练周期的增加而稳步下降。这表明模型在定位缺陷位置、识别缺陷类别以及预测缺陷存在的可能性方面都取得了进步。同样,验证集上的损失(val/box_loss, val/cls_loss, val/obj_loss)也呈下降趋势,这...
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...
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...
具体来说,train/box_loss、train/cls_loss和train/obj_loss三个图显示了模型对边界框位置、类别分类和目标检测的损失值,都随着训练的进行而减少。这是一个积极的信号,意味着模型在辨识火焰的边界、类别和存在性方面的表现越来越好。 此外,验证损失值虽然初始较高,但随着训练的进行,val/box_loss、val/cls_loss和...
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...
观察到cls_loss在训练期间也在稳步下降,这意味着模型在区分“石头”、“剪刀”和“布”手势上越来越精准。Obj_loss(df1_loss)是目标损失,它衡量的是模型在预测图像中是否存在目标的能力。我们看到这一损失随着训练的进行而大幅下降,并在训练后期趋于平稳,这表明模型对手势的检测越来越可靠。
Currently, model B has lowerval/cls_loss,val/box_loss,val/obj_loss; And also lower mAP value. With lower val loss, I think the model B performs better than model A on validation data. With lower mAP, I think the model B performs worse than model A on validation data. ...