loss[1] *= self.hyp.pose / batch_size # pose gain loss[2] *= self.hyp.kobj / batch_size # kobj gain loss[3] *= self.hyp.cls # cls gain loss[4] *= self.hyp.dfl # dfl gain return loss.sum() * batch_size, loss.detach() 总结 YOLO是一个为目标检测任务而知名的框架。除了在...
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...
3.loss优化 3.1 多loss自研设计 YOLOv8-Pose关键点检测专栏介绍:t.csdnimg.cn/gRW1b ✨✨✨手把手教你从数据标记到生成适合Yolov8-pose的yolo数据集; 模型性能提升、pose模式部署能力; 应用范围:工业工件定位、人脸、摔倒检测等支持各个关键点检测; 指导手册 zhuanlan.zhihu.com/p/66 实时更新中,模型...
loss[0]*=self.hyp.box # box gain loss[1]*=self.hyp.pose/batch_size # pose gain loss[2]*=self.hyp.kobj/batch_size # kobj gain loss[3]*=self.hyp.cls # cls gain loss[4]*=self.hyp.dfl # dfl gainreturnloss.sum()*batch_size,loss.detach() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 总结 ...
本期视频内容:YOLOv8Pose姿态估计改进教程:从零开始改进训练教程,改进主干、Neck、检测头、Loss等创新点-UltralyticsPro 视频教程🚀源代码项目订阅地址: https://github.com/iscyy/ultralyticsPro ultralyticsPro项目:专注改进YOLOv8,基于官方YOLOv8,稳定环境一键配好,适合零基础小白及以上的用户使用...
YOLOv8-Pose关键点检测 ✨✨✨手把手教你从数据标记到生成适合Yolov8-pose的yolo数据集; 🚀🚀🚀模型性能提升、pose模式部署能力; 🍉🍉🍉应用范围:工业工件定位、人脸、摔倒检测等支持各个关键点检测; 实时更新中,模型轻量化创新结果如下: layers parameters GFLOPs kb mAP50 mAP50-95 yolov8-po...
pose 关键点定位损失函数pose_loss权重,默认12.0(只在关键点检测训练时用到) kobj 关键点置信度损失函数keypoint_loss权重,默认2.0(只在关键点检测训练时用到) 2.1、训练命令 如果遇到报错CUDA out of memory,内核-关闭所有内核,或调小batch参数 # yolov8n-pose模型,迁移学习微调 !yolo pose train data=Triangle...
cls 0.5 类别损失增益(值越大越表强调,按像素缩放) 根据训练输出的cls_loss调整 dfl 1.5 DFL 损失增益 根据训练输出的dfl_loss调整 pose 12.0 姿态损失增益(仅 pose 训练) - kobj 2.0 关键点对象损失增益(仅 pose 训练) - label_smoothing 0.0 标签平滑,一种正则化技术,用于减少模型对训练数据的过拟合程度 ...
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 2.交通...
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...