背景损失函数通常采用L1损失函数(L1 Loss)或者L2损失函数(L2 Loss),这两种损失函数都是用来计算预测值与真实值之间的欧式距离。 在实际训练中,YOLOv7-tiny会根据不同的任务来调整损失函数的权重,其中背景损失函数和置信度损失函数的权重通常会较高,而分类损失函数和边界框损失函数的权重则相对较低。同时,为了提高...
对于Yolov7-tiny模型而言,它使用了一种称为YOLO Loss的损失函数。YOLO Loss综合考虑了目标的分类准确性、位置准确性以及目标的数量等因素。 YOLO Loss会计算模型对每个网格单元预测的目标类别概率与真实标签之间的交叉熵损失。通过最小化这个损失,模型可以学习到更准确的目标分类结果,提高目标检测的准确性。 YOLO Loss...
由于YOLOv7-tiny是面向边缘gpu的架构,它将使用leaky ReLU作为激活函数。 对于其他模型,我们使用SiLU作为激活函数。 我们将在附录中详细描述每个模型的比例因子。 5.2. 基线 基线我们选择之前版本的YOLO和最先进的对象检测器YOLOR作为我们的基线。 表1显示了我们建议的YOLOv7模型与那些使用相同设置训练的基线的比较。 ...
由于 YOLOv7-tiny 是一个面向边缘 GPU 的架构,它会使用leaky ReLU 作为激活函数。 至于其他模型,我们使用 SiLU 作为激活函数。 我们将在附录中详细描述每个模型的比例因子。 精读 数据集:COCO 数据集 预训练模型: 无,从0开始训练 不同GPU和对应模型: 边缘GPU:YOLOv7-tiny 普通GPU:YOLOv7 云GPU的基本模型:...
YOLOv7-tiny 640 37.4 - - 6.01 13.1 (2)度量指标: F1-Score:F1-Score是精确率(Precision)和召回率(Recall)的调和平均值。精确率是指模型正确识别的正例与所有识别为正例的案例之比,而召回率是指模型正确识别的正例与所有实际正例之比。F1-Score对于不平衡的数据集或者需要同时考虑精确率和召回率的任务特别...
首先在coco验证集上eval一下官方开的yolov7.pt，其实是L版本(类似YOLOv5-L,YOLOX-L,PPYOLOE-L)va...
稍微看了下,原来作者是基于这两年来很火的transformer做的检测和分割模型,测试的效果都非常棒,比YOLOv5效果好很多。由此可见,基于Transformer based的检测模型才是未来。你会发现它学到的东西非常合理,比从一大堆boudingbox里面选择概率的范式要好一点。话不多说,先上代码链接: ...
YOLOv7-tiny 640 37.4 - - 6.01 13.1 (2)度量指标: F1-Score:F1-Score是精确率(Precision)和召回率(Recall)的调和平均值。精确率是指模型正确识别的正例与所有识别为正例的案例之比,而召回率是指模型正确识别的正例与所有实际正例之比。F1-Score对于不平衡的数据集或者需要同时考虑精确率和召回率的任务特别...
YOLOv7-tiny在这组数据中表现最优,mAP高达0.853,F1-Score也是最高的0.84,这说明它在识别锈蚀方面有着较好的综合性能,特别是在检测准确性方面。YOLOv8n的mAP和F1-Score虽然未能超过YOLOv7-tiny,但也达到了0.813和0.79的不俗成绩,证明了它在精度和召回率上的均衡表现。
首先,损失函数图展示了在训练和验证过程中的三种损失:边框损失(box_loss)、分类损失(cls_loss)和目标损失(obj_loss),分别对应于模型预测的边界框精度、类别预测准确性以及目标检测的确信度。在训练损失图中,我们可以看到随着训练进度的增加,即随着epoch数的增加,所有类型的损失都呈现下降趋势,这表明模型在不断学习和...