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...
lobj += obji * self.balance[i] # obj loss cls loss: # 只有多个类别时,才计算cls loss if self.nc > 1: # cls loss (only if multiple classes) t = torch.full_like(ps[:, 5:], self.cn, device=device) # targets t[range(n), tcls[i]] = self.cp lcls += self.BCEcls(ps[:,...
通过对YOLOv8模型训练过程中的各项损失和性能指标的分析,我们可以深入理解模型的学习效果和优化空间。 首先,观察到训练过程中的边界框损失(box_loss)、分类损失(cls_loss)和分布式焦点损失(dfl_loss)均呈现出随着训练轮次增加而逐渐下降的趋势。这表明模型在识别物体位置、分类准确性以及预测分布上的性能都随着时间的推...
从YOLOv8训练损失和评估指标图像中,我们可以对模型的学习过程进行细致的分析。 box_loss代表预测物体周围边界框的误差。cls_loss是分类损失,指示模型在将物体正确分类到各个类别的能力。df1_loss可能代表一个“可微特征”损失,这在物体检测中经常用来确保学习到的特征能够很好地区分物体类别。所有三个图表都显示了下降趋...
loss[1]*=self.hyp.pose/batch_size # pose gain loss[2]*=self.hyp.kobj/batch_size # kobj gain loss[3]*=self.hyp.cls # cls gain loss[4]*=self.hyp.dfl # dfl gainreturnloss.sum()*batch_size,loss.detach() 1. 2. 3. 4.
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∑Myo,clog(po,c) ...
损失函数:YOLOv8使用VFL Loss作为分类损失,使用DFL Loss+CIOU Loss作为分类损失; 样本匹配:YOLOv8抛弃了以往的IOU匹配或者单边比例的分配方式,而是使用了Task-Aligned Assigner匹配方式 2.草莓病害数据集介绍 数据集大小一共1450张,类别如下 代码语言:python ...
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...
Epoch GPU_mem box_loss cls_loss dfl_loss Instances Size 1/10 2.61G 1.153 1.398 1.192 81 640: 1 Class Images Instances Box(P R mAP50 m all 128 929 0.688 0.506 0.61 0.446 Epoch GPU_mem box_loss cls_loss dfl_loss Instances Size ...
loss的绝对值不能说明什么，一般是看从开始训练到收敛，loss下降了多少，不同模型可以对比map等性能 ...