在YOLOv7中,使用了交叉熵损失函数(Cross Entropy Loss)来计算分类损失。其公式如下: L_{cls} = \lambda_{cls} * \sum_{i = 0}^{S^2} \sum_{j = 0}^{B} \mathbb{1}_{ij}^{obj} * \sum_{c = 0}^{C} (\hat{C}_i^c - C_i^c)^2 其中,L_{cls}表示分类损失,\lambda_{cls}是...
3.4 REP 模块 4. loss 4.1 不带辅助训练头 4.1.1 整体和yolov5保持一致,分为loc_loss, obj_loss,cls_loss三部分,其中 obj_loss,cls_loss采用BCEWithLogitsLoss(带log的二值交叉熵损失),loc_loss采用CIoU loss 4.1.2 匹配策略 主要采用simOTA(YOLOV5 和YOLOV6也是simOTA): S1.训练前,会基于训练集中gt框...
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。从左至右,上至下,图中依次显示了训练集上的边框损失(train/box_loss)、分类损失(train/cls_loss)、定位损失(train/dfl_loss)、验证集上的边框损失(val/box_loss)、分类损失(val/cls_loss)、定位损失(val/dfl_loss),以及模型的精度...
具体来说,边界框损失(box_loss)、分类损失(cls_loss)和定位损失(dfl_loss)随着训练周期(epochs)的增加而逐渐减少,这表明模型在识别目标的位置、分类和尺寸方面越来越准确。值得注意的是,损失函数图像中的'平滑'线(用橙色点线表示)显示了损失趋势的一般方向,有助于我们识别和忽略个别极值点对整体趋势的影响。 在性...
从提供的图像中,我们可以对YOLOv8模型在铁轨缺陷检测任务上的训练过程进行详细的分析。图中展示了三种损失函数:定位损失(box_loss)、分类损失(cls_loss)和分布式焦点损失(dfl_loss),以及几个关键的性能指标,包括精度(precision)、召回率(recall)、平均精度均值(mAP50)和更加严格的mAP50-95。
从提供的图像中,我们可以对YOLOv8模型在铁轨缺陷检测任务上的训练过程进行详细的分析。图中展示了三种损失函数:定位损失(box_loss)、分类损失(cls_loss)和分布式焦点损失(dfl_loss),以及几个关键的性能指标,包括精度(precision)、召回率(recall)、平均精度均值(mAP50)和更加严格的mAP50-95。
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 =λ_cls * Classification Loss +λ_obj * Object Confidence Loss+λ_noobj * No Object Confidence Loss +λ_box * Box Regression Loss 其中,λ_cls、λ_obj、λ_noobj和λ_box是用于平衡不同损失项的权重。它们的值可以根据具体任务和数据集进行调整。 通过最小化总损失函数,YOLOv7可以学习到更准...
(1)Bounding Box损失函数(box_loss),YOLOv5在这一块采用的是CIOU|_LOSS作为目标框的回归损失,box loss用来表示目标框的大小和精确的位置。 (2)分类损失(cls_loss):计算预测框和对应的类别是否正确。这里采用的损失函数是BCEWithLogistsLoss损失。 (3)置信度损失(obj_loss):用来计算目标的置信度,这里采用的损失...
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...