(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...
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...
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...
iou = bbox_iou(pred_bboxes[fg_mask], target_bboxes[fg_mask], xywh=False, CIoU=True) loss_iou = ((1.0 - iou) * weight).sum() / target_scores_sum 这里做的时候也乘上了weight我感觉像是在和前面cls分类做统一。 DFL loss 有了Iou loss为什么还要DFL loss?我们要僚机DFL做了什么,DFL就是...
2、损失函数方面,分类使用BCEloss,回归使用DFL Loss+CIOU Loss 3、标签分配上Task-Aligned Assigner匹配方式 YOLOV8在COCO数据集上的检测结果也是比较惊艳: 2、模型训练 模型训练主要分为如下几步: 2.1 环境构建 可以通过如下简单命令创建一个虚拟环境,并安装YOLOV8所需的环境。需要注意的是torch版本和CUDA需要相互兼...
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...
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...
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...
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 2.草莓病害数据集介绍 数据集大小一共1450张,类别如下 代码语言:python ...