counts.max(),ne-1,device=self.device)forjinrange(batch_size):matches=i==jn=matches.sum()ifn:out[j,:n]=targets[matches,1:]out[...,1:5]=xywh2xyxy(out[...,1:5].mul_(scale_tensor))returnoutdefbbox_decode(self,anchor_points,pred_dist):"""Decode predicted...
观察训练期间的损失函数图,我们可以看到训练和验证损失随着时间的推移逐渐下降,这表明模型在逐步学习并提高对布匹缺陷的识别能力。具体来说,框损失(box_loss)代表了预测边界框与真实边界框之间的差异;类别损失(cls_loss)反映了模型预测类别的准确性;而目标损失(obj_loss)则是模型判断目标是否存在的准确度指标。所有这...
loss[1]+=self.keypoint_loss(pred_kpt,gt_kpt,kpt_mask,area)area:bounding box areaclassKeypointLoss(nn.Module):defforward(self,pred_kpts,gt_kpts,kpt_mask,area):"""Calculates keypoint loss factor and Euclidean distance loss for predicted and actual keypoints."""d=(pred_kpts[...,0]-gt_...
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。
target_scores[bx8400xcls_num](one-hot类型),在计算损失时与预测结果pred_scores[bx8400xcls_num],计算交叉熵损失,该损失是对每个类别计算BCE Loss,因为类别预测采用的sigmoid分类器。 target_bboxes[bx8400x4](target_bboxes需要缩放到特征图尺度,即除以相应的stride),在计算损失时,分别与预测的pred_bboxes...
首先,训练和验证的边界框损失(box_loss)快速下降并趋于平稳,这说明模型在定位对象的边界框方面学习得相当有效。在初期,损失值较高,表明模型开始时对数据的拟合不够好。但随着训练的进行,这一值迅速下降,并在后期趋于稳定。这种快速下降后的稳定趋势通常表示模型已经基本掌握了从数据中提取有效特征的能力,并能准确预测...
DFL Loss:Distribution Focal Loss损失的提出主要是为了解决bbox的表示不够灵活(inflexible representation...
从上图的损失函数图像中,我们可以观察到三个主要的损失指标:box_loss、cls_loss、和dfl_loss,分别代表边界框回归损失、类别损失和目标检测中使用的分布式Focal损失。在训练过程中,所有三种损失值随着迭代次数增加而持续下降,显示出模型在学习数据集的过程中性能在稳步提升。特别是box_loss和cls_loss,它们的平滑曲线表明...
损失函数:YOLOv8使用VFL Loss作为分类损失,使用DFL Loss+CIOU Loss作为分类损失; 样本匹配:YOLOv8抛弃了以往的IOU匹配或者单边比例的分配方式,而是使用了Task-Aligned Assigner匹配方式。 1、C2f模块是什么?与C3有什么区别? 我们不着...
根据预测层层数,训练图像scale,类别数相关,导致训练后的cls与box loss大小均不一样,所以需要细致检查...