这是一个典型的表现,意味着模型在训练初期快速学习,随着优化的进行,学习速率减缓并开始稳定收敛。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...
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...
loss_location_x = paddle.nn.fucntional.binary_cross_entropy_with_logits(pred_location_x, label_location_x) loss_location_y = paddle.nn.fucntional.binary_cross_entropy_with_logits(pred_location_y, label_location_y) loss_location_w = paddle.abs(pred_location_w - label_location_w) loss_loca...
YOLOv8损失函数通常由以下几部分组成: 坐标损失(Bounding Box Loss):这部分损失确保预测的边界框准确地覆盖目标对象。它通常使用均方误差(Mean Squared Error, MSE)来计算预测框和真实框之间的差异。公式表示为: L_{coord} = \sum_{i=0}^{S^2} \sum_{j=0}^{B} 1_{ij}^{obj} [(x_i - \hat{x}...
从图中可以看出,我们注意到训练期间的box_loss(边界框损失),cls_loss(分类损失),和obj_loss(目标损失)都表现出了稳定下降的趋势,这表明模型在学习过程中逐步改善了对目标的定位、识别类别和置信度预测的能力。特别是在训练初期,损失函数值急剧下降,这通常表明模型能够快速从数据中学习。随着迭代次数的增加,损失的...
从图中可以看出,我们注意到训练期间的box_loss(边界框损失),cls_loss(分类损失),和obj_loss(目标损失)都表现出了稳定下降的趋势,这表明模型在学习过程中逐步改善了对目标的定位、识别类别和置信度预测的能力。特别是在训练初期,损失函数值急剧下降,这通常表明模型能够快速从数据中学习。随着迭代次数的增加,损失的...
相应的位置为1,其余为0即可求得 1ijobj noobject_mask就表示每个边界框不负责该目标的置信度 boxes_tran 将标签中的boxes参数调整为方便loss计算形式 中心的(x,y)由相对整个图像->相对当前格子 长和宽开方 计算各部分loss 1. class_loss 计算类别的损失,如果目标出现在网格中 response为1,否则response为0 原文...
这个其实我自己再看YOLO V1 的时候就有疑问,它存在的意义。后来人们发现,其实obj 的在训练和推理过程中存在逻辑不一致性。具体而言(摘自“大白话 Generalized Focal Loss - 知乎”) A。用法不一致。训练的时候,分类和质量估计各自训记几个儿的,但测试的时候却又是乘在一起作为NMS score排序的依据,这个操作显然没...
DFL Loss主要是将框的位置建模成一个general distribution，让网络快速的聚焦于和目标位置距离近的位置的...
此外,YOLOv8在损失函数上也进行了创新,采用了Distribution Focal Loss和CIoU Loss。Distribution Focal Loss对于不平衡数据分布具有更好的鲁棒性,它能够减少易分样本对损失函数的贡献,更专注于难以识别的样本。CIoU Loss则更加关注边界框的几何精度,不仅考虑了预测框和实际框的重叠面积,还考虑了它们的中心点距离和形状...