cls_loss显示了检测到的物体类别的错误量。 如果模型真的从数据中学习到了一些东西,那么你应该看到这些值会从历时中减少。在之前的截图中,box_loss递减:0.7751,0.7473,0.742,cls_loss也在减少:0.702,0.6422,0.6211。 在验证阶段,它计算了使用验证数据集的图像训练后的模型质量。最有价值的质量指标是mAP50-95,这是...
CIoU Loss是一种改进的IoU损失函数,它考虑了预测框和真实框之间的重叠程度、中心点距离以及长宽比的匹配度,从而更加精确地指导模型在训练过程中的框回归任务。而Distribution Focal Loss则针对类别不平衡问题,通过减少易分类样本的权重,增加难分类样本的权重,从而使得模型在训练时更加关注那些难以识别的目标。 综上所述,...
loss[1] = self.bce(pred_scores,target_scores).sum()/target_scores_sum 其中预测pred_scores: b x 8400 x cls_num; target_scores: b x 8400 x cls_num, 相当于对于每个box,其cls_num个分类都视为二分类,并进行交叉熵运算。 (2) 边框回归损失 边框回归,采用的是DFL Loss + CIOU Loss target_bb...
是train.py文件中这个类下面的代码“class Loss:” 首先我们可以看到对于cls. loss, YOLOv8的作者,没有使用varifocal loss,(尽管前面在loss.py作者定义了varifocal loss),而是使用了BCE loss 然后bbox loss 是 CIoU和DFL 然后这三个loss加权平均得到最终的loss # cls loss # loss[1] = self.varifocal_loss(pr...
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...
Loss 在前面已经提到,yolov8的检测头只包括了box的检测头和cls的检测头,不再有objectness的检测头,那么它的损失函数也就不需要再包括confidence损失,而只分为了类别损失和位置损失。 源码链接:https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/yolo/utils/loss.py ...
这里做的时候也乘上了weight我感觉像是在和前面cls分类做统一。 DFL loss 有了Iou loss为什么还要DFL loss?我们要僚机DFL做了什么,DFL就是根据概率计算期望,然而上图中的不同图像表示的是同一个期望,但是我们希望模型预测出来的更接近图(3),所以要加DFL loss。
Loss:分类用BEC Loss,回归用CIoU Loss。 V8 直接上YOLOv8的结构图吧,小伙伴们可以直接和YOLOv5进行对比,看看能找到或者猜到有什么不同的地方? 下面就直接揭晓答案吧,具体改进如下: Backbone:使用的依旧是CSP的思想,不过YOLOv5中的C3模块被替换成了C2f模块,实现了进一步的轻量化,同时YOLOv8依旧使用了YOLOv5等架...
Yolov8也有自适应的loss权重计算，根据预测层层数，训练图像scale，类别数相关，导致训练后的cls与box ...