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...
下面将按照模型结构设计、Loss 计算、训练数据增强、训练策略和模型推理过程共 5 个部分详细介绍 YOLOv8 目标检测的各种改进,实例分割部分暂时不进行描述。 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...
下面将按照模型结构设计、Loss 计算、训练数据增强、训练策略和模型推理过程共 5 个部分详细介绍 YOLOv8 目标检测的各种改进,实例分割部分暂时不进行描述。 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...
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...
改进结构图如下: 1.YOLO11介绍 Ultralytics YOLO11是一款尖端的、最先进的模型,它在之前YOLO版本成功的基础上进行了构建,并引入了新功能和改进,以进一步提升性能和灵活性。YOLO11设计快速、准确且易于使用,使其成为各种物体检测和跟踪、实例分割、图像分类以及姿态估计任务的绝佳选择。 结构图如下: 1.1 C3k2 C3k2,...
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...
从图中可以看出,我们注意到训练期间的box_loss(边界框损失),cls_loss(分类损失),和obj_loss(目标损失)都表现出了稳定下降的趋势,这表明模型在学习过程中逐步改善了对目标的定位、识别类别和置信度预测的能力。特别是在训练初期,损失函数值急剧下降,这通常表明模型能够快速从数据中学习。随着迭代次数的增加,损失的...
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
2.1 Backbone结构 图1. YOLOv5-v6.0的配置文件 首先,我们来简单回顾一下YOLOv5的网络结构,如图1所示,截图自YOLOv5-v6.0版的配置文件,相较于早期YOLOv5的早期版本,目前已经取消了不友好的Focus模块,初始的网络层直接由简单质朴的普通卷积来完成。从图中我们可以看到,YOLOv5网络结构的核心就是CSPBlock模块,用YOLOv5...