detach() # loss(box, cls, dfl) 2.模型结构 下面两张全景图展现的非常清晰: 可以先看图(a)再看图(b),核心思想就几个模块: (1)CBS(或ConvModule):由Conv+BN+SiLU组成。 (2)Bottleneck(或DarknetBottleneck):包含两个卷积层,先减少通道数,再增加通道数,类似颈部。 (3)C2f(或CSPLayer_2Conv): CBS和...
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...
results.png 通过查看 results.png 图片,可以发现,该模型在训练集和验证集上的损失都很低(box_loss、cls_loss、dfl_loss),并且 precision、recall、mAP50、mAp50-95 都很高,基本上接近1。 训练batch 验证batch 模型推理 模型训练完成后,可以得到一个最佳的训练结果模型best.pt文件,在runs/trian/weights目录下。我...
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...
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...
在分析YOLOv8模型训练过程中的损失函数和性能指标图像时,我们首先观察到的是三个主要损失函数——box_loss、cls_loss和dfl_loss——在训练集上的表现。box_loss负责预测边界框的精确位置,cls_loss用于分类准确性,而dfl_loss通常关联于模型预测边界框的分布。所有这些损失函数随着训练的进行都呈现出下降趋势,这表明模型...
在深度学习中,我们通常用损失函数下降的曲线来观察模型训练的情况。YOLOv8在训练时主要包含三个方面的损失:定位损失(box_loss)、分类损失(cls_loss)、动态特征损失(dfl_loss)以及分割损失(seg_loss),在训练结束后,可以在runs/目录下找到训练过程及结果文件,如下所示: ...
Epoch GPU_mem box_loss cls_loss dfl_loss Instances Size 2/20 13.7G 1.061 1.076 0.979 46 640: 1 Class Images Instances Box(P R mAP50 m all 683 693 0.791 0.497 0.566 0.338 Epoch GPU_mem box_loss cls_loss dfl_loss Instances Size ...
另一个与边界框相关的损失函数是分布焦点损失(DFL)²。DFL关注的是边界框回归的分布差异。YOLOv8中的网络不是直接预测边界框,而是预测边界框的概率分布。它旨在解决边界模糊或部分遮挡的挑战性对象。 关键点损失 复制 loss[1]+=self.keypoint_loss(pred_kpt,gt_kpt,kpt_mask,area)area:bounding box areaclass...
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...