loss[0]*=self.hyp.box # box gain 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. 5. 6. 7. 总结 ...
hyp.dfl # dfl gain return loss.sum() * batch_size, loss.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...
loss[1] += (proto * 0).sum() + (pred_masks * 0).sum() # inf sums may lead to nan loss loss[0] *= self.hyp.box # box gain loss[1] *= self.hyp.box # seg gain loss[2] *= self.hyp.cls # cls gain loss[3] *= self.hyp.dfl # dfl gain return loss.sum() * batch_...
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(pred_scores, target_scores, target_labels) / target...
loss[2] *= self.hyp.dfl # dfl gain return loss.sum() * batch_size, loss.detach() # loss(box, cls, dfl) 分类损失VFL Loss 样本不均衡,正样本极少,负样本极多,需要降低负样本对 loss 的整体贡献了,于是用了focal loss。VFL当然具备focal loss拥有的所有特性。
self.loss_names = 'box_loss', 'cls_loss', 'dfl_loss' return v8.detect.DetectionValidator(self.test_loader, save_dir=self.save_dir, args=copy(self.args)) def criterion(self, preds, batch): if not hasattr(self, 'compute_loss'): ...
"""# 将参数中的'space'键弹出,如果不存在则使用默认空间字典self.space = args.pop("space",None)or{# key: (min, max, gain(optional))# 初始学习率范围 (例如 SGD=1E-2, Adam=1E-3)"lr0": (1e-5,1e-1),# 最终的 OneCycleLR 学习率范围 (lr0 * lrf)"lrf": (0.0001,0.1),# SGD ...
Loss 1) 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正负样本匹配方式。2)并引入了 Distribution Focal Loss(DFL) 04 Train 训练的数据增强部分引入了 YOLOX 中的最后 10 epoch 关闭 Mosiac 增强的操作,可以有效地提升精度 ...
YOLOv8 的推理过程和 YOLOv5 几乎一样,唯一差别在于前面需要对 Distribution Focal Loss 中的积分表示 bbox 形式进行解码,变成常规的 4 维度 bbox,后续计算过程就和 YOLOv5 一样了。 其推理和后处理过程为: (1) bbox 积分形式转换为 4d bbox 格式 ...
Loss 1) 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正负样本匹配方式。2)并引入了 Distribution Focal Loss(DFL) 04 Train 训练的数据增强部分引入了 YOLOX 中的最后 10 epoch 关闭 Mosiac 增强的操作,可以有效地提升精度 ...