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...
掩码损失将每个像素视为一个对象,并计算相关的BCE值。在图5中计算了一个3x3的预测掩码和相应的掩码损失。 总损失 复制 # 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... ...
Yolov8-pose是一种基于深度学习的关键点检测算法,其原理是使用卷积神经网络(CNN)对图像进行特征提取,然后通过回归算法预测关键点的位置。与传统的关键点检测方法相比,Yolov8-pose具有以下优点: 速度快:Yolov8-pose采用了高效的神经网络结构和优化算法,可以在短时间内完成大量的计算任务,因此在实际应用中具有很高的实时...
损失函数设计:在关键点检测任务中,除了传统的边界框回归损失外,还需要引入关键点定位损失。常用的损失函数包括均方误差(MSE)和Huber损失。通过优化这些损失函数,使模型能够同时学习到车位线的边界框和关键点位置。 训练过程:使用标注好的数据集对模型进行训练。训练过程中需要注意以下几点: 批量大小:根据GPU内存大小选择...
loss function(损失函数):常用的是Smooth L1 Loss和关键点分类交叉熵,用来训练模型准确预测关键点的位置和类别。 四、YOLOv8-Pose在训练和推理过程中的工作流程 在训练过程中,YOLOv8-Pose模型使用标注好的人体姿态数据集进行训练。通过迭代优化网络参数,使得模型能够准确地检测人体姿态。训练完成后,模型可以使用测试集进...
《YOLOv8-Pose关键点检测》 1.YOLOv8介绍 UltralyticsYOLOv8是Ultralytics公司开发的YOLO目标检测和图像分割模型的最新版本。YOLOv8是一种尖端的、最先进的(SOTA)模型,它建立在先前YOLO成功基础上,并引入了新功能和改进,以进一步提升性能和灵活性。它可以在大型数据集上进行训练,并且能够在各种硬件平台上运行,从CPU...
关键点检测是YOLOv8-Pose的核心任务之一。为了实现关键点的准确检测,YOLOv8-Pose将每个人体姿态点定义为一个独立的类别,并在输出层上设置相应的检测头。每个检测头由一个卷积层和一个线性激活函数组成,用于预测关键点的位置和置信度。在训练过程中,YOLOv8-Pose采用了交叉熵损失函数来优化关键点的预测结果。 三、YOLO...
计算左侧损失(使用交叉熵损失函数)left_loss = F.cross_entropy(pred_dist, tl.view(-1), reduction="none").view(tl.shape) * wl# 计算右侧损失(使用交叉熵损失函数)right_loss = F.cross_entropy(pred_dist, tr.view(-1), reduction="none").view(tl.shape) * wr# 返回左侧损失和右侧损失的平均...
这些设置会影响模型的性能、速度和准确性。关键的训练设置包括批量大小、学习率、动量和权重衰减。此外,优化器、损失函数和训练数据集组成的选择也会影响训练过程。对这些设置进行仔细的调整和实验对于优化性能至关重要。以下是官方给出了训练可设置参数和说明:...