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...
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...
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,损失的下...
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[...
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...
box_loss的下降意味着模型越来越好地学会了如何准确定位目标的边界框;cls_loss的降低表明类别识别的准确性在提高;而obj_loss的减少则表示模型在判定目标是否存在方面变得更加精确。图中所示的平滑曲线进一步表明了这一趋势的稳定性。 除了损失函数,图像中还展示了几个关键的性能指标,包括精确度(precision),召回率(recall...
对于训练损失,我们看到train/box_loss、train/cls_loss和train/obj_loss随着训练周期的增加而显著下降,这表明模型在边界框定位、类别识别和目标检测方面的性能都在不断提升。这种下降趋势表明模型的预测与真实标签之间的误差正在减小,模型正在逐渐学会如何从输入图像中准确识别和定位害虫。 在验证损失中,我们观察到与训练...
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...
# 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...
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 框架图提供见链接:Brief summary of YOLOv8 model structure · Issue #189 · ultralytics/ultralytics · GitHub ...