yolov5的val_loss先降后升,请问各位大佬怎么解决 只看楼主 收藏 回复 痴呆兄 白丁 1 king_40 秀才 3 可以看下 early stopping 回调 -|迪达拉|- 贡士 6 登录百度账号 下次自动登录 忘记密码? 扫二维码下载贴吧客户端 下载贴吧APP看高清直播、视频! 贴吧页面意见反馈 违规贴吧举报反馈通道 贴吧违规信息处理...
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...
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v...
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val/obj_loss迅速下降并趋于平稳,这说明模型对于未见过的数据也有着良好的预测能力,避免了过拟合的问题。这是模型泛化能力的一个重要指标,对于我们希望模型能在实际应用中准确预测火焰非常关键。 接着,我们看到精确度和召回率在训练过程中...
在分析损失函数的图表时,我们注意到训练损失(train/loss)和验证损失(val/loss)在训练初期都经历了急剧的下降,随后逐渐趋于稳定。这是一个典型的表现,意味着模型在训练初期快速学习,随着优化的进行,学习速率减缓并开始稳定收敛。具体来看,边框损失(box_loss)直接关联到模型预测边界框的准确性。类别损失(cls_loss)反映...
特别是val/obj_loss的快速下降表明,在验证集上,模型对于目标的定位和检测能力有显著的提升。然而,我们也注意到在某些初期阶段,验证损失出现了小幅的波动,这可能是由于模型在适应新数据时的短暂不稳定,但随着训练的深入,这种波动逐渐减少,模型表现出更强的稳定性。
targets)loss_value=loss.item()ifnotmath.isfinite(loss_value):# This could trigger if using AMP...
obj: 1.0 # obj loss gain (scale with pixels) obj_pw: 1.0 # obj BCELoss positive_weight iou_t: 0.20 # IoU training threshold anchor_t: 4.0 # anchor-multiple threshold # anchors: 3 # anchors per output layer (0 to ignore) fl_gamma: 0.0 # focal loss gamma (efficientDet defaul...
yolov5视频目标检测 搭建yolov4目标检测平台,YOLOV4是YOLOV3的改进版,在YOLOV3的基础上结合了非常多的小Tricks。尽管没有目标检测上革命性的改变,但是YOLOV4依然很好的结合了速度与精度。根据上图也可以看出来,YOLOV4在YOLOV3的基础上,在FPS不下降的情况下,mAP达到了4
When generating results.png, bug happened with disorder on Y-axis of val/box_loss, val/obj_loss and val/cls_loss #7650 Closed 1 of 2 tasks sylvanding opened this issue Apr 30, 2022· 4 comments · Fixed by #7654 Labels bug Comments Contributor sylvanding commented Apr 30, 2022...