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...
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...
YOLOv5的Head部分是基于Anchor的设计,而YOLOv8则采用了Anchor-Free的方法,摒弃了传统的Anchor Box机制,减少了模型需要学习的参数数量,使模型变得更加轻量和灵活。在损失函数上,YOLOv8引入了DFL(Distribution Focal Loss),这是一种新的损失函数,它注重于改善模型对于各种难易程度目标的识别能力,尤其是对于小目标和模糊...
在未与true_boxes匹配的anchor_boxes中,与true_boxes的max IOU小于0.6预测无对象,需要计算no_objects_loss其损失。而objects_loss则是与true_boxes匹配的anchor_boxes的预测误差。与YOLOv1不同的是修正系数的改变,YOLOv1中no_objects_loss和objects_loss分别是0.5和1,而YOLOv2中则是1和5。其中 objects_loss = (...
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, ...
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...
在我们最新的研究中,我们使用了YOLOv8算法对暴力行为进行检测,而训练过程中的损失函数和性能指标图像为我们提供了宝贵的信息。首先,观察训练过程中的盒子损失(train/box_loss),分类损失(train/cls_loss)和目标损失(train/obj_loss),可以看到随着迭代次数的增加,这三者呈现出明显的下降趋势。这表明模型在学习过程中正在...
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...
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。
valid values are between 0.0 and 1.0' assert 0 <= iou_thres <= 1, f'Invalid IoU {iou_thres}, valid values are between 0.0 and 1.0' if isinstance(prediction, (list, tuple)): # YOLOv8 model in validation model, output = (inference_out, loss_out) prediction = prediction[0] # select...