YOLOV8obb的損失函數沒有使用旋轉框的“特別限定版”(如YOLOV7obb中使用的KLD),依然使用的是Distribution Focal Loss。因此,可以當作回顧YOLOV8的損失函數。 由於思路多有重複之處,這裡主要講述二者之間的區別。 BOXLOSS class RotatedBboxLoss(BboxLoss): """Criterion class for computing training losses during...
Focal-EIoU的是CVPR2020的一篇关于边界框损失函数文章:Focal and Efficient IOU Loss for Accurate Bounding Box Regression。 论文方法 提出了一种有效的Efficient Intersection over Union (EIOU)损失,它明确地测量了边界框中三个几何因素的差异,即重叠面积,中心点和边长。 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 经验...
loss_dfl = loss_dfl.sum() / target_scores_sumelse:# 如果没有 DFL loss,则设为 0loss_dfl = torch.tensor(0.0).to(pred_dist.device)returnloss_iou, loss_dfl# 用于计算关键点损失的模块classKeypointLoss(nn.Module):"""Criterion class for computing training losses."""def__init__(self, sigm...
label_loss_items(trainer.tloss, prefix="train"), step=trainer.epoch + 1) # 记录当前学习率到 wandb 运行日志中,使用当前周期数作为步骤 wb.run.log(trainer.lr, step=trainer.epoch + 1) # 如果是第二个周期,记录训练过程中的图表到 wandb 运行日志中 if trainer.epoch == 1: _log_plots(trainer...
class ConvTranspose(nn.Module):"""Convolution transpose 2d layer."""default_act = nn.SiLU()# default activationdef __init__(self, c1, c2, k=2, s=2, p=0, bn=True, act=True):"""Initialize ConvTranspose2d layer with batch normalization and activation function."""super().__init__(...
此外,文件中还定义了convert_dota_to_yolo_obb函数,用于将DOTA数据集的标注转换为YOLO的有向边界框格式。该函数处理DOTA数据集中训练和验证阶段的图像,读取原始标签并将其转换为YOLO格式,保存到新的目录中。函数内部定义了一个辅助函数convert_label,用于处理单个图像的标签转换。 程序还包含一些辅助函数,如min_index...
criterion = None # strip loss criterion # 将模型转换为半精度浮点数表示,即 FP16 x["model"].half() # to FP16 # 将模型的所有参数设置为不需要梯度计算 for p in x["model"].parameters(): p.requires_grad = False # 更新字典中的其他键 args = {**DEFAULT_CFG_DICT, **x.get("train_...
I executed this script but unfortunately I got the issue ('OBBModel' object is not subscriptable). I tried to pass weights using another script: def transfer_weights(resnet_simclr, model_yolo): resnet50_weights = resnet_simclr.state_dict() yolo_weights = model_yolo.model.state_dict() re...
4、loss function 损失函数设计 Loss 计算包括 2 个分支: 分类和回归分支,没有了之前的 objectness 分支。 分类分支依然采用 BCE Loss。回归分支使用了 Distribution Focal Loss(DFL Reg_max默认为16)+ CIoU Loss。3 个 Loss 采用一定权重比例加权即可(默认如下:github.com/ultralytics/)。
Again, L1 loss is naïve and doesn’t take into consideration scale of an object or the type of a keypoint. 關鍵點置信度損失: YOLOv8-POSE yolov8-obb的主要思路就是在檢測頭的基礎上加一個obb模塊,在進行框預測的同時順便進行關鍵點檢測。其中需要注意的是,正負樣本分配、NMS都是以目標檢測爲基準...