loss[0] *= self.hyp.box # box gain loss[1] *= self.hyp.pose / batch_size # pose gain loss[2] *= self.hyp.kobj / batch_size # kobj gain loss[3] *= self.hyp.cls # cls gain loss[4] *= self.hyp.dfl # dfl gain return loss.sum() * batch_size, loss.detach() 总结 YOL...
1.把项目.yaml文件中的数据集路径改为绝对路径,删除label中之前生成的.cache文件后重新运行。 2.生成的train.txt和val.txt 里的文件路径错了,仔细检查下 4.Yolov8训练时box_loss、cls_loss、dfl_loss、Box(P、R、mAP都等于nan或0) 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...
改正[filters=255] 为 filters=(classes + 5)x3 (位置为查找yolo,每个yolo前的[convolutional]里,注意只修改最接近yolo的那个filters需要修改,一共应该有三处) 如果使用 [Gaussian_yolo] 层,修改 filters=(classes + 9)x3 (位置为CRRL+F查找Gaussian_yolo,每个Gaussian_yolo前的[convolutional]里,注意只修改最接...
(4)计算三类损失:CIOU、DFL、Classification。 关于IOU系列损失,IOU-->GIOU(主要解决IOU=0时的问题)-->DIOU(考虑预测框和标准框的距离)-->CIOU(考虑预测框和标准框长宽一致性) classv8DetectionLoss:"""Criterion class for computing training losses."""def__init__(self,model,tal_topk=10):# model must...
第三步,根据target_gt_idx构建用于loss计算的target_labels(shape(bs, na)), target_bboxes(shape(bs, na, 4))和target_scores(shape(bs, na, num_class))。 接下来做一些代码方面的解释。 在YOLOv8中,虽然使用了Anchor Free技术,但实际上也是存在Anchor的,那就是Feature Map本身的cell。接下来参照YOLOv8...
loss[1] = self.bce(pred_scores, target_scores.to(dtype)).sum() / target_scores_sum # BCE # bbox loss if fg_mask.sum(): loss[0], loss[2] = self.bbox_loss(pred_distri, pred_bboxes, anchor_points, target_bboxes, target_scores, ...
第三步,根据target_gt_idx构建用于loss计算的target_labels(shape(bs, na)), target_bboxes(shape(bs, na, 4))和target_scores(shape(bs, na, num_class))。 接下来做一些代码方面的解释。 在YOLOv8中,虽然使用了Anchor Free技术,但实际上也是存在Anchor的,那就是Feature Map本身的cell。接下来参照YOLOv8...
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...
q是label,正样本时候q为bbox和gt的IoU,负样本时候q=0,当为正样本时候其实没有采用FL,而是普通的BCE,只不过多了一个自适应IoU加权,用于突出主样本。而为负样本时候就是标准的FL了。可以明显发现VFL比QFL更加简单,主要特点是正负样本非对称加权、突出正样本为主样本。
对于YOLOv8,其分类损失为VFL Loss,其回归损失为CIOU Loss+DFL的形式,这里Reg_max默认为16。 VFL主要改进是提出了非对称的加权操作,FL和QFL都是对称的。而非对称加权的思想来源于论文PISA,该论文指出首先正负样本有不平衡问题,即使...