从整体上来看,YOLOv8和YOLOv5基本一致,都是backbone + PANet + Head的结构,且PANet部分都是先上采样融合再下采样融合; 不同点: <1> Head部分不同,YOLOv5是整体上输出的,以80类为例,因为每个像素点为3个anchor,故每个像素点的size为:3*(4 + 1 + 80 )= 255;而YOLOv8Head部分,Cls和Box是分开预测的,...
一言以蔽之: 针对所有像素点预测的 Cls score 和 Reg Score(Box与每个GT box的IOU) ,通过加权的方式得到最终的加权分数,通过对加权分数进行排序后选择Topk个正样本。 其中,s是所有像素点-所有类别的Cls score , U是所有像素点预测box与所有GTbox的Reg score(IOU),α和β为权重超参数,两者相乘就可以衡量对齐程...
Cls Loss(分类损失) Cls Loss用于衡量模型预测的类别分布与真实标签之间的差异。交叉熵损失函数是分类任务中常用的一种损失函数,其公式为: L o s s c l s = − ∑ c = 1 M y o , c l o g ( p o , c ) Loss_{cls}=-\sum_{c=1}^{M}y_{o,c}log(p_{o},c)Losscls=−c=1∑My...
如果你喜欢这种模型结构图风格,可以查看 MMYOLO 里面对应算法 README 中的模型结构图,目前已经支持了 YOLOv5、YOLOv6、YOLOX、RTMDet 和 YOLOv8。 MMYOLO 中重构的 YOLOv8 模型对应结构图如下所示:详细地址为: github.com/open-mmlab/m 在暂时不考虑 Head 情况下,对比 YOLOv5 和 YOLOv8 的 yaml 配置文件可...
如下图, 左侧为 YOLOv5-s,右侧为 YOLOv8-s。 在暂时不考虑 Head 情况下,对比 YOLOv5 和 YOLOv8 的 yaml 配置文件可以发现改动较小。 01 Backbone和Neck的具体变化 a)第一个卷积层的 kernel 从 6x6 变成了 3x3 b)所有的 C3 模块换成 C2f,结构如下所示,可以发现多了更多的跳层连接和额外的 Split 操作...
2.模型结构 Section Name 如下图, 左侧为 YOLOv5-s,右侧为 YOLOv8-s。 在暂时不考虑 Head 情况下,对比 YOLOv5 和 YOLOv8 的 yaml 配置文件可以发现改动较小。 01 Backbone和Neck的具体变化 a)第一个卷积层的 kernel 从 6x6 变成了 3x3 b)所有的 C3 模块换成 C2f,结构如下所示,可以发现多了更多的跳...
loss=∑i=0s2coordErr+iouErr+clsErrloss=∑i=0s2coordErr+iouErr+clsErr 简单相加时还要考虑每种loss的贡献率,YOLO给coordErr设置权重λcoord=5λcoord=5.在计算IOU误差时,包含物体的格子与不包含物体的格子,二者的IOU误差对网络loss的贡献值是不同的。若采用相同的权值,那么不包含物体的格子的confidence值近似...
single_cls 如果你的数据集是多类别,这个参数设置为True的话,其会当做一个类别来进行训练,相当于只负责识别目标,不负责识别类别。 image_weights 使用加权图像选择进行训练。 rect 是否采用矩形训练。这个参数不好解释,想了解的同学可以自行百度。 cos_lr
cls = obj.find('name').text if cls not in classes or int(difficult) == 1: continue cls_id = classes.index(cls) xmlbox = obj.find('bndbox') b = (float(xmlbox.find('xmin').text), float(xmlbox.find('xmax').text), float(xmlbox.find('ymin').text), ...
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(metrics/precision(B))、召回率(metrics/recall(B))、平均精度(metrics/...