对于df1_loss,它可能代表一个合成的损失指标,通常包括了定位损失和分类损失的结合,或者可能是一个特定于YOLOv8模型的损失函数。这个指标的下降趋势与之前提到的box_loss和cls_loss类似,进一步验证了模型整体上在学习过程中的改善。 精度指标部分,precision和recall对于目标检测模型来说至关重要。精度指标表明了模型预测为...
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...
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 ...
观察训练期间的损失函数图,我们可以看到训练和验证损失随着时间的推移逐渐下降,这表明模型在逐步学习并提高对布匹缺陷的识别能力。具体来说,框损失(box_loss)代表了预测边界框与真实边界框之间的差异;类别损失(cls_loss)反映了模型预测类别的准确性;而目标损失(obj_loss)则是模型判断目标是否存在的准确度指标。所有这...
1.类别损失函数 cls_loss 采用常用的BCE-loss: BCEloss=−(y∗log(p)+(1−y)∗log(1−p)) 2.DFL:基于分布的focal-loss DFL(si,si(i+1))=−((yi+1−y)log(si))+(y−yi)log(si+1) 可以理解为DFL以类似交叉熵的形式去优化与标签 最接近的一左一右两个位置的概率,从而让网络快速...
对于df1_loss,它可能代表一个合成的损失指标,通常包括了定位损失和分类损失的结合,或者可能是一个特定于YOLOv8模型的损失函数。这个指标的下降趋势与之前提到的box_loss和cls_loss类似,进一步验证了模型整体上在学习过程中的改善。 精度指标部分,precision和recall对于目标检测模型来说至关重要。精度指标表明了模型预测为...
cls_loss指的是模型在分类任务上的损失。火焰检测任务可能只包含一个类别“火焰”,但cls_loss的下降表明模型在区分火焰和非火焰图像方面变得越来越准确。我们可以看到cls_loss在训练集上的下降趋势较为显著,这表明模型在训练数据上的分类能力得到了显著提升。 dfI_loss是关于模型置信度预测的损失,它反映了模型对自己预...
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 ...
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) ...
2.Wasserstein Distance Loss:Yolov8损失函数改进:Wasserstein Distance Loss,助力小目标涨点_AI小怪兽的博客-CSDN博客 3.引入Soft-NMS,提升密集遮挡场景检测精度: Yolov8优化:引入Soft-NMS,提升密集遮挡场景检测精度_AI小怪兽的博客-CSDN博客 4.引入Soft-NMS并结合各个IOU变体GIOU、DIOU、CIOU、EIOU、SIOU: Yolov8优...