2)file:path/to/imgs.txt,or3)list:[path/to/imgs1,path/to/imgs2,..]path:./ultralytics-pose/data/transistor # dataset root dirtrain:images/train # trainimages(relative to'path')4imagesval:images/val # valimages(relative to'path')4imagestest:# testimages(optional)# Keypointskpt_...
head.Pose [1, [21, 3], [64, 128, 256]] YOLOv8-pose summary: 250 layers, 3385074 parameters, 3385058 gradients, 9.7 GFLOPs 2.4训练结果分析 100个epoch以后 BoxPR_curve.png PosePR_curve.png 预测图片结果如下: 存在部分关键点预测不准确的现象 优化教程如下: 🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀...
在损失函数的设计上,YOLOv8使用了VFLLoss作为分类损失,同时结合DFLLoss和CIoULoss来优化回归损失。这种多损失函数的组合策略使得模型在训练过程中能够更好地平衡分类和回归任务的优化,进而提升了检测精度。尤其是在面对样本不平衡的情况下,Focal Loss的引入有效地解决了正负样本数量不均的问题,增强了模型对困难样本的学习...
Loss:YOLOv8抛弃以往IOU匹配或者单边比例的分配方法,使用了Task-Aligned Assigner正负样本匹配方式。2)并引入了 Distribution Focal Loss(DFL) Train:训练的数据增强部分引入了 YOLOX 中的最后 10 epoch 关闭 Mosiac 增强的操作,有效地提升精度 3. 模型结构解析 在ultralytics/nn/modules.py文件中定义了yolov8网络中...
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 ...
Yolov8 源码解析(三十七) .\yolov8\ultralytics\nn\modules\conv.py # Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license"""Convolution modules."""import math import numpy as np import torch import torch.nn as nn __all__ = ("Conv","Conv2","LightConv","DWConv","DWConvTranspose2d","ConvTranspose...
在算法方面,除了YOLO系列之外,还有其他算法如Faster R-CNN、SSD以及基于人工智能的Pose Estimation技术,这些技术也在跌倒检测方面显示出了潜力。比如,Faster R-CNN以其高精度识别特征,被广泛应用于需要精确物体检测的场景中,虽然其处理速度不如YOLO系列快,但在某些应用场景下,其精度的优势可能更为重要[3]。同时,SSD算...
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...
Wasserstein Distance Loss 1)分析了 IoU 对微小物体位置偏差的敏感性,并提出 NWD 作为衡量两个边界框之间相似性的更好指标; 2)通过将NWD 应用于基于锚的检测器中的标签分配、NMS 和损失函数来设计强大的微小物体检测器; 3)提出的 NWD 可以显着提高流行的基于锚的检测器的 TOD 性能,它在 AI-TOD 数据集上的...
首先,我们注意到图中分别展示了训练和验证过程中的box_loss、cls_loss和dfI_loss三种损失函数的下降趋势。从这三张图我们可以看出,随着训练次数(横轴代表训练的epoch数)的增加,三种损失函数值都表现出了显著的下降趋势,这表明模型的性能正在逐步提升。特别是在训练的前期阶段,损失函数的下降非常迅速,随后逐渐趋于平稳。