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...
3.在训练时出现box_loss,cls_loss,dfl_loss皆为nan的情况: 在model.train()中加入 amp=False 就能解决,具体什么原理我也不懂,反正问题解决了( 以上是我在练习时花费比较多时间处理的问题,这些办法是我在网上找来的,不一定完全正确,只是这些方法能够解决我遇到的问题,如果有错误或有更好的解决办法欢迎指教打开...
这个问题就消失了。在ultralytics 8.0.26的环境中一切正常，然后我在8.0.30左右的环境中发现了NaN...
In your case, getting mAP=0 even when other metrics like box_loss are not zero does seem peculiar, especially considering that you achieve proper results while using CPU. A couple of things you might want to look into: First, ensure that your GPU drivers and CUDA version are up to date....
Search before asking I have searched the YOLOv8 issues and found no similar bug report. YOLOv8 Component Training Bug While Training the model in v8 with GPU all the losses becomes nan and all the evaluation metrics becomes zero. Under A...
说一下我在应用中的事:yolov3它的训练轮数是50200,我的数据量比较小,因此迭代到900轮的时候,每一轮训练完显示的损失值都是nan,其原因可能就是上边因为阈值他直接忽略掉了这个bounding box导致没有loss,之前的版本我使用时貌似不是这样的。 1.2 分类(Class Prediction) ...
(left_loss + right_loss).mean(-1, keepdim=True)# 定义了一个用于计算边界框损失的模块classBboxLoss(nn.Module):"""Criterion class for computing training losses during training."""def__init__(self, reg_max=16):"""Initialize the BboxLoss module with regularization maximum and DFL settings....
loss[1] += (proto * 0).sum() + (pred_masks * 0).sum() # inf sums may lead to nan loss loss[0] *= self.hyp.box # box gain loss[1] *= self.hyp.box # seg gain loss[2] *= self.hyp.cls # cls gain loss[3] *= self.hyp.dfl # dfl gain ...
表示左上角和右下角坐标 # `xywh` 表示中心点坐标和宽度、高度(YOLO格式) # `ltwh` 表示左上角坐标和宽度、高度(COCO格式) _formats = ["xyxy", "xywh", "ltwh"] # 导出的类名列表 __all__ = ("Bboxes",) # tuple or list # 定义边界框类 Bboxes class Bboxes: """ A class for ...
Patience.. 初级粉丝 1 大佬们为什么我训练数据的时候box_loss、cls_loss、dfl_loss 都为 nan呢 蛋糕亞我 高级粉丝 3 试试修改学习率,把学习率调低 登录百度账号 下次自动登录 忘记密码? 扫二维码下载贴吧客户端 下载贴吧APP看高清直播、视频! 贴吧页面意见反馈 违规贴吧举报反馈通道 贴吧违规信息处理公示1...