(2)YOLOv6则采用了类似于CenterNet的方式,只能说是有那么一点像,但是计算流程更简单高效,即将落在gtbox内或落在以gtbox中心点为中心,以特征图stride值的2.5*2倍为边长的正方形区域内,则为正样本,这样获取的正样本只是粗略筛选,然后通过计算每个粗筛正样本的损失(iou loss + cls loss),通过一定策略进行自动筛选。
从YOLOv8训练损失和评估指标图像中,我们可以对模型的学习过程进行细致的分析。 box_loss代表预测物体周围边界框的误差。cls_loss是分类损失,指示模型在将物体正确分类到各个类别的能力。df1_loss可能代表一个“可微特征”损失,这在物体检测中经常用来确保学习到的特征能够很好地区分物体类别。所有三个图表都显示了下降趋...
从YOLOv8训练损失和评估指标图像中,我们可以对模型的学习过程进行细致的分析。 box_loss代表预测物体周围边界框的误差。cls_loss是分类损失,指示模型在将物体正确分类到各个类别的能力。df1_loss可能代表一个“可微特征”损失,这在物体检测中经常用来确保学习到的特征能够很好地区分物体类别。所有三个图表都显示了下降趋...
对于df1_loss,它可能代表一个合成的损失指标,通常包括了定位损失和分类损失的结合,或者可能是一个特定于YOLOv8模型的损失函数。这个指标的下降趋势与之前提到的box_loss和cls_loss类似,进一步验证了模型整体上在学习过程中的改善。 精度指标部分,precision和recall对于目标检测模型来说至关重要。精度指标表明了模型预测为...
首先观察到的是,训练和验证过程中的边界框损失(box_loss)、分类损失(cls_loss)以及分布焦点损失(dfl_loss)都随着训练周期的增加而逐渐下降。这是一个积极的信号,表明模型正在有效地学习如何更准确地定位物体、分类以及更好地理解目标的形状和大小。特别是在边界框损失上,我们看到验证损失在经历初始波动后趋于稳定,并...
首先,训练损失图显示了三个主要的损失组件:边框损失(box_loss)、分类损失(cls_loss)以及目标检测损失(dfl_loss)。所有这三个损失值随着训练周期(epochs)的增加而持续下降,这表明模型正在学习并逐步提高对目标检测任务的理解。具体来说,box_loss的下降表明模型在定位目标边界框方面变得更加精确;cls_loss的下降说明模型...
Loss Function:损失函数一般包含cls loss、box-regression loss以及object loss。作者对齐进行了系统性分析并最终选择VariFocal Loss作为分类损失,SIoU/GIoU作为回归损失; Industry-handy Improvement:作者还引入了自蒸馏与更长训练周期等技巧进一步提升性能; Quantization and Deployment:为弥补重参数模型的量化损失,作者采用Re...
从图中可以看出,我们注意到训练期间的box_loss(边界框损失),cls_loss(分类损失),和obj_loss(目标损失)都表现出了稳定下降的趋势,这表明模型在学习过程中逐步改善了对目标的定位、识别类别和置信度预测的能力。特别是在训练初期,损失函数值急剧下降,这通常表明模型能够快速从数据中学习。随着迭代次数的增加,损失的...
与YOLOv3、v4、v5的区别在于，YOLOV6对正样本进行了粗略筛选，并通过计算每个粗筛正样本的损失（iou loss + cls loss），自动筛选出高质量的正样本，避免了人工干预，提高了检测的准确性。在正样本的初步筛选（粗筛）中，采用以gtbox中心点为中心，以特征图stride值的2.5*2倍为边长的正方形区域内...
(cls_x)cls_output = self.cls_preds[i](cls_feat)reg_feat = self.reg_convs[i](reg_x)reg_output = self.reg_preds[i](reg_feat)obj_output = self.obj_preds[i](reg_feat)if self.training:x[i] = torch.cat([reg_output, obj_output, cls_output], 1)bs, _, ny, nx = x[i]....