(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...
一行表示一个box,index表示这个box属于第几个样本,cls表示类别,xywh是0-1的归一化数值 对target做一个预处理,变成(b, k, 5)的范式,b代表batch_size, k这个数字很重要,一定要理解,表示这b个样本中,包含的box的最大值,5代表cls,xywh, 具体来说:比如训练用3张图像,第一个图像包含12个gt_box,第二个图像包...
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...
b1_y1, b1_y2 = box1[:, 1] - box1[:, 3] / 2, box1[:, 1] + box1[:, 3] / 2 b2_x1, b2_x2 = box2[:, 0] - box2[:, 2] / 2, box2[:, 0] + box2[:, 2] / 2 b2_y1, b2_y2 = box2[:, 1] - box2[:, 3] / 2, box2[:, 1] + box2[:, 3] / ...
在深度学习领域,我们通常通过观察损失函数下降的曲线来评估模型的训练状态。YOLOv8训练过程中,主要包含三种损失:定位损失(box_loss)、分类损失(cls_loss)和动态特征损失(dfl_loss)。训练完成后,相关的训练记录和结果文件会保存在runs/目录下,具体内容如下: ...
首先我们可以看到对于cls. loss, YOLOv8的作者,没有使用varifocal loss,(尽管前面在loss.py作者定义了varifocal loss),而是使用了BCE loss 然后bbox loss 是 CIoU和DFL 然后这三个loss加权平均得到最终的loss # cls loss # loss[1] = self.varifocal_loss(pred_scores, target_scores, target_labels) / target...
定位损失box_loss:预测框与标定框之间的误差(GIoU),越小定位得越准; 分类损失cls_loss:计算锚框与对应的标定分类是否正确,越小分类得越准; 动态特征损失(dfl_loss):DFLLoss是一种用于回归预测框与目标框之间距离的损失函数。在计算损失时,目标框需要缩放到特征图尺度,即除以相应的stride,并与预测的边界框计算Cio...
首先,训练损失图显示了三个主要的损失组件:边框损失(box_loss)、分类损失(cls_loss)以及目标检测损失(dfl_loss)。所有这三个损失值随着训练周期(epochs)的增加而持续下降,这表明模型正在学习并逐步提高对目标检测任务的理解。具体来说,box_loss的下降表明模型在定位目标边界框方面变得更加精确;cls_loss的下降说明模型...
首先,观察到训练过程中的边界框损失(box_loss)、分类损失(cls_loss)和分布式焦点损失(dfl_loss)均呈现出随着训练轮次增加而逐渐下降的趋势。这表明模型在识别物体位置、分类准确性以及预测分布上的性能都随着时间的推移而稳步提升。尤其值得注意的是,验证集上的损失下降趋势与训练集保持一致,这表明模型具有良好的泛化能...
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 框架图提供见链接:Brief summary of YOLOv8 model structure · Issue #189 · ultralytics/ultralytics · GitHub ...