dfl: 1.5 # dfl loss gain pose: 12.0 # pose loss gain kobj: 1.0 # keypoint obj loss gain ... 好了,以上我们已经介绍了所有六个损失。在网络应用反向传播并更新其参数之前,将损失与相应的权重相加。权重在配置文件default.yaml中定义,如上所示。如果您想在训练阶段动态调整权重,您可以考虑直接在存储库中...
obji = self.BCEobj(pi[..., 4], tobj) lobj += obji * self.balance[i] # obj loss cls loss: # 只有多个类别时,才计算cls loss if self.nc > 1: # cls loss (only if multiple classes) t = torch.full_like(ps[:, 5:], self.cn, device=device) # targets t[range(n), tcls[...
loss_location_h = paddle.abs(pred_location_h - label_location_h) loss_location = loss_location_x + loss_location_y + loss_location_w + loss_location_h 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 表征物体类别的损失函数,通过pred_classification和label_classification计算。 loss_obj = paddle.nn.fuc...
Binary Cross Entropy Loss 二元交叉熵损失函数,主要用于二分类问题和级联的多标签分类问题,一般跟在sigmoid后构成sigmoid + BCE,与之相对的是单标签分类的softmax + CE这里主要用作object的obj_score和class_score的损失计算BCE=−(ylog(p(x)+(1−y)log(1−p(x)) 2 IOU & G\D\CIOU Loss 交并比,计...
改进之后的头部如下面的子图所示,经过主干网络进行特征提取之后,上面的子分支用于回归,下面的子分支则用于分类,去除了之前的obj的部分,在回归的分支中,使用的是Distribution Focal Loss。 head 其中DFL损失函数的定义如下,通俗来讲就是训练的过程中,目标的边界框不应该是一个确定的数值,目标的边界框应该是一个分布,...
从训练和验证的损失图中可以观察到,box_loss、cls_loss和obj_loss随着训练周期的增加而稳步下降,这表明模型在逐步学习如何更准确地定位目标、分类以及预测目标的存在概率。值得注意的是,在初期,损失值下降得非常快,这通常意味着模型从原始状态迅速进入一个较好的学习状态。随后,损失下降速度放缓,这说明模型开始逐渐收敛...
具体来看,边框损失(box_loss)直接关联到模型预测边界框的准确性。类别损失(cls_loss)反映了模型对不同类别判别的准确性,而目标损失(obj_loss)则是模型对有无目标(即跌倒事件)的判断能力。所有这些损失的下降表明,模型在辨识跌倒事件的位置、大小、类别方面的表现都在逐步提高。
2、损失函数方面,分类使用BCEloss,回归使用DFL Loss+CIOU Loss 3、标签分配上Task-Aligned Assigner匹配方式 YOLOV8在COCO数据集上的检测结果也是比较惊艳: 2、模型训练 模型训练主要分为如下几步: 2.1 环境构建 可以通过如下简单命令创建一个虚拟环境,并安装YOLOV8所需的环境。需要注意的是torch版本和CUDA需要相互兼...
# yolo/cfg/default.yaml...box:7.5# box loss gaincls:0.5# cls lossgain(scalewithpixels)dfl:1.5# dfl loss gainpose:12.0# pose loss gainkobj:1.0# keypoint obj loss gain... 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 好了,以上我们已经介绍了所有六个损失。在网络应用反向传播并更新其参数之前,将损失...
findall('object'): label = obj.find('name').text bbox = obj.find('bndbox') xmin = int(bbox.find('xmin').text) ymin = int(bbox.find('ymin').text) xmax = int(bbox.find('xmax').text) ymax = int(bbox.find('ymax').text) x_center = (xmin + xmax) / 2.0 / image_...