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...
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...
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...
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: 🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀...
Loss 计算: 其他 技巧: 4. 推理实践 为了分析具体的改进,我去实践下: 参考:https://docs.ultralytics.com/quickstart/#install-ultralytics 4.1 安装 Ultralytics 我选择 docker 方式,环境:ubuntu, 3060-12g 的 GPU。 # Set image name as a variable ...
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...
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...
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...
源码解析篇中揭秘YOLOv8安装的幕后过程、详细介绍YOLOv8是如何跑起来的、深入解析YOLOv8目标检测源码包括网络模块、网络构建、任务对齐分配TAL、损失函数源码解析、数据增强、数据集和数据加载器、训练技巧、预测器、训练器、并使用PyCharm对预测流程和训练流程进行debug单步跟踪分析解读。 课程提供YOLOv8源码解析文档以及...