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...
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,...
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...
target_scores[bx8400xcls_num](one-hot类型),在计算损失时与预测结果pred_scores[bx8400xcls_num],计算交叉熵损失,该损失是对每个类别计算BCE Loss,因为类别预测采用的sigmoid分类器。 target_bboxes[bx8400x4](target_bboxes需要缩放到特征图尺度,即除以相应的stride),在计算损失时,分别与预测的pred_bboxes...
Loss(损失): 网络训练过程中使用的损失函数,用于衡量预测结果与真实标签之间的差异。 BCE(二元交叉熵): 一种常用的损失函数,用于二分类问题。 Cls.和Bbox.(分类和边界框): 分别表示分类预测和边界框预测。 TAL(Task-Aligned Assigner): 一种用于目标检测的框匹配策略,用于提高匹配的准确性。 尺寸和通道数的表示...
YOLOv3中的loss总共包含3个部分:bbox部分的loss、目标是否存在的置信度loss、分类的loss。即:total_loss = (loss_x + loss_y + loss_w + loss_h) + (loss_conf) + (loss_cls) obj_mask维度:[B, 3, gride, gride],只有与目标IoU最大的那个anchor且中心坐标对应的地方置"1"; ...
loss_conf = self.obj_scale * loss_conf_obj + self.noobj_scale * loss_conf_noobj # pred_cls 为激活函数sigmod的输出,tcls为gt的真实标签的one-hot编码,分类损失为两者的交叉熵损失 loss_cls = self.bce_loss(pred_cls[obj_mask], tcls[obj_mask]) ...
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 ...
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。 SPPF改进 SPP结构又被称为空间金字塔池化,能将任意大小的特征图转换成固定大小的特征向量。
pytorch要跟cuda版本相同 3.在训练时出现box_loss,cls_loss,dfl_loss皆为nan的情况: 在model.train()中加入 amp=False 就能解决,具体什么原理我也不懂,反正问题解决了( 以上是我在练习时花费比较多时间处理的问题,这些办法是我在网上找来的,不一定完全正确,只是这些方法能够解决我遇到的问题,如果有错误或有更好...