1、训练的时候出现box_loss、cls_loss、dfl_loss都为nan的情况,需要将训练的时候的参数进行修改,设置amp=False 2、修改之后训练的时候出现P、R、map值为NAN或者非常小,一般来说基于预训练模型来进行训练P、R、map的值都不会很低,如果出现0.0x这种一般是有点问题,这种情况可以尝试以下操作,需要到ultralytics/cfg...
这个问题就消失了。在ultralytics 8.0.26的环境中一切正常，然后我在8.0.30左右的环境中发现了NaN...
loss_dfl = loss_dfl.sum() / target_scores_sumelse:# 如果没有 DFL loss,则设为 0loss_dfl = torch.tensor(0.0).to(pred_dist.device)returnloss_iou, loss_dfl# 用于计算关键点损失的模块classKeypointLoss(nn.Module):"""Criterion class for computing training losses."""def__init__(self, sigm...
GUDENGYIN changed the title YOLOV8 all loss is NAN and P/R/map is 0 YOLOV8 GTX1660ti train all loss is NAN and P/R/map is 0 Feb 25, 2023 GUDENGYIN changed the title YOLOV8 GTX1660ti train all loss is NAN and P/R/map is 0 YOLOV8 GPU train all loss is NAN and P/R/map...
损失函数 = nn.NLLLoss().to(计算单元) # 交叉熵没有本质区别 只是没有封装softmax 优化器 = optim.Adam(模型放到GPU.parameters(), lr=1e-4) # 2D Adam rgb-D SGD def 训练(模型): 最优权重 = [0] 网络状态 = 模型.train() for 训练轮次 in range(cfg.循环数据集的总次数): ...
Note: If during training you seenanvalues for avg (loss) field - then training goes wrong, but if nan is in some other lines - then training goes well. 6.程序中断之后继续训练 ./darknet detector train cfg/voc.data cfg/yolov3-voc.cfg backup/yolov3-voc.backup ...
epoch + 1) # 每个训练周期结束时记录指标和保存图像的回调函数 def on_train_epoch_end(trainer): # 记录训练损失项到 wandb 运行日志中,使用当前周期数作为步骤 wb.run.log(trainer.label_loss_items(trainer.tloss, prefix="train"), step=trainer.epoch + 1) # 记录当前学习率到 wandb 运行日志中,...
摘要:本文深入研究了基于YOLOv8/v7/v6/v5的个人防具检测系统,核心采用YOLOv8并整合了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5算法,进行性能指标对比;详述了国内外研究现状、数据集处理、算法原理、模型构建与训练代码,及基于Streamlit的交互式Web应用界面设计。在Web网页中可以支持图像、视频和实时摄像头进行个人防具检测,可上传不同训练...
通过深入分析YOLOv8训练过程中的损失函数图像,我们可以对模型的学习效率和性能进行评估。损失函数是评估模型预测结果与真实值之间差异的关键指标,而精确度、召回率和平均精确度(mAP)则是衡量模型检测性能的重要标准。 从损失函数的趋势来看,训练和验证损失(包括边界框损失box_loss、分类损失cls_loss和目标损失obj_loss)...
v8DetectionLoss类:用于计算YOLOv8模型的检测损失。初始化时设置了模型参数和损失函数,__call__方法用于计算总损失,compute_loss方法计算具体的边界框损失和类别损失。这些部分是YOLO模型训练中损失计算的核心,确保模型能够有效地学习到目标检测任务。这个程序文件是Ultralytics YOLO(You Only Look Once)模型的损失函数实...