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...
其中预测pred_scores: b x 8400 x cls_num; target_scores: b x 8400 x cls_num, 相当于对于每个box,其cls_num个分类都视为二分类,并进行交叉熵运算。 (2) 边框回归损失 边框回归,采用的是DFL Loss + CIOU Loss target_bboxes /= self.stride_scales loss[0],loss[2] = self.bbox_loss(pred_re...
从YOLOv8训练损失和评估指标图像中,我们可以对模型的学习过程进行细致的分析。从左至右,上至下,图中依次显示了训练集上的边框损失(train/box_loss)、分类损失(train/cls_loss)、定位损失(train/dfl_loss)、验证集上的边框损失(val/box_loss)、分类损失(val/cls_loss)、定位损失(val/dfl_loss),以及模型的精度...
box_loss表示边框回归损失,即模型预测的边框与真实边框之间的差异;cls_loss是分类损失,指模型对于停车位状态(空闲或占用)分类的准确性;dfl_loss是分布式焦点损失,它是YOLOv8特有的,用于处理分类不平衡的问题。从图中可以看出,随着训练过程的进行,所有三种损失都呈现出明显的下降趋势,这表明模型在逐渐学习并改进其对...
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...
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...
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...
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...
Yolov5: 检测和分类共用一个卷积(coupled head)并且是anchor based ,其 卷积输出为(5+N class)*3,其中 5为bbox 四个值(具体代表什么不同版本略有不同,官方git有说明,历史版本见 目标检测算法——YOLOV5 )+ 一个obj 值 (是否有目标,这个是从YOLO V1 传承下来的,个人感觉有点绕),N class 为类别数,3...