(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...
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...
分类损失(cls_loss)的下降表明模型在区分不同类别上的性能也在提升。我们通常希望这一指标能够持续降低,这意味着模型在识别目标类别方面越来越准确。图中显示的训练和验证损失都显示出这种持续的下降趋势,证明了模型学习过程的稳定性和可靠性。分布式焦点损失(dfl_loss)是YOLOv8中一个新颖特性,它特别关注模型对难以区分...
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势,表明模型在经过多次迭代后正在学习并提高其预测能力。图表中的平滑线条表明模型在学习过程中没有经历高变异性,这通常...
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...
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...
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]....
矩形框损失(bbox_loss)、分类损失(cls_loss)、置信度损失(obj_loss)。 总损失的表达式为: Loss=box_gain×bbox_loss+cls_gain×cls_loss+obj_gain×obj_loss 其中b o x _ g a i n box\_gainbox_gain、c l s _ g a i n 分别对应不同的损失权重,默认值分别为0.05,0.5,1.0。