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,损失的下...
首先,从训练和验证的损失图中可以看出,训练和验证集上的box_loss(边界框损失),cls_loss(类别损失),和obj_loss(目标损失)随着训练轮次的增加而持续减少,这表明模型在逐渐学习到如何准确地预测目标的位置、类别和存在性。 边界框损失(box_loss)是目标检测模型中用于度量模型预测的边界框与实际标注框之间差异的重要指标。
在深度学习中,我们通常通过损失函数下降的曲线来观察模型训练的情况。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...
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。 Precision 显示了模型预测为正类的样本中实际为正类的比例,即模型的精确性。图中precision的稳步上升表明随着训练的进行,模型在预测...
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...
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...
首先观察损失函数的变化,我们可以看到训练阶段的边界框损失(train/box_loss)、分类损失(train/cls_loss)、和目标损失(train/obj_loss)随着训练周期的增加而稳定下降。这表明模型在训练过程中逐渐学习到了更准确地预测边界框的位置、大小和类别。类似的趋势也出现在验证阶段的损失中,这意味着模型在未见过的数据上同样...
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...
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...
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。