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...
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...
Box_loss and other metrics are not zero, but mAP = 0 even after many epochs. Everything works fine when using the CPU instead. Thanks I also have been running into the same problem. Although setting amp=False started showing loss data, all other metrics (R, etc.) are zero. Tried usin...
loss_dfl = loss_dfl.sum() / target_scores_sumelse:# 如果没有 DFL loss,则设为 0loss_dfl = torch.tensor(0.0).to(pred_dist.device)returnloss_iou, loss_dfl# 继承自 BboxLoss 类,用于处理旋转边界框损失classRotatedBboxLoss(BboxLoss):"""Criterion class for computing training losses during ...
# 如果内存不够大,将batch分割为subdivisions个子batch,每个子batch的大小为batch/subdivisions:16/32/64 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 5.开始训练 ./darknet detector train cfg/voc.data cfg/yolov3-voc.cfg darknet53.conv.74 1. Note: If during training you seenanvalues for avg (loss) field...
'yolo_loss': lambda y_true, y_pred: y_pred}) # 损失函数 1. 2. 3. 把y_true当成一个输入,构成多输入模型,把loss写成层(Lambda层),作为最后的输出。这样,构建模型的时候,就只需要将模型的输出(output)定义为loss即可。而编译(compile)的时候,直接将loss设置为y_pred,因为模型的输出就是loss,即y_pr...
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 ...
(curr_epoch=curr_epoch, curr_step=curr_step, save_assets=save_assets, final_epoch=final_epoch) # 将边界框缩放到原始图像形状的比例 def _scale_bounding_box_to_original_image_shape(box, resized_image_shape, original_image_shape, ratio_pad): """ YOLOv8 在训练期间调整图像大小,并且基于这些...
(3)选择视频文件检测:本功能支持用户上传视频文件进行批量防具检测。系统会逐帧分析视频内容,并标记出每一帧中的个人防具,为用户提供全面的视频检测报告。 (4)选择不同训练好的模型文件:用户可以根据需要选择不同的训练好的模型文件(如YOLOv8/v7/v6/v5)进行检测。这一灵活性使得用户能够根据实际情况和需求,选用最...
nn.functional as F class BboxLoss(nn.Module): def __init__(self, reg_max, use_dfl=False): """初始化BboxLoss模块,设置最大正则化值和DFL选项。""" super().__init__() self.reg_max = reg_max # 最大正则化值 self.use_dfl = use_dfl # 是否使用分布焦点损失 self.nwd_loss = ...