分类损失(cls_loss):判断模型是否能够准确地识别出图像中的对象,并将其分类到正确的类别中。 边界框损失(box_loss):用于衡量模型预测的边界框与真实边界框之间的差异。 置信度损失(obj_loss):模型预测边界框覆盖对象的程度。 我们为什么需要 objectness loss? 对于每个边界框的预测,都会有一个与之相关的预测值,称...
一般来说,最好的box_loss、obj_loss和cls_loss的值会因训练集和任务而异。但是,在训练yolov5时,常用的值为: box_loss通常在1到10之间,并且应该与obj_loss成反比,因为obj_loss计算对象存在的概率; obj_loss通常在0.1到10之间,也应该与box_loss成反比,并且应该比cls_loss更高,因为它是目标存在的评估。obj_lo...
val obj loss损失上升的原因可能有以下几点: 1. 数据集:数据集过大或偏斜可能导致模型难以学习或过拟合。 2. 学习率:过高的学习率可能导致模型无法收敛,并出现过拟合现象。 3. 模型设计:模型结构的复杂度或参数量过大导致模型过拟合。 4. 训练过程:训练数据数量过于少或训练批次过少可能导致模型未能充分学习,同...
另外,根据TexasInstruments/edgeai-yolov5中的一些问题,改变kps_loss,增加损失函数中的比例因子权重可以缓解问题。现在转移的点不再出现在coco数据和customer数据中。 Oh, I'm glad to hear that you have solved some problems. Do obj loss, box loss, and learning rate curves appear normal? May I have a...
Hello Glenn et. al, For the box, obj, cls loss given in the output of the training and the results.txt/.png files is this the same as yolov3 losses? If this is the similar to yolov3 is it the same as the coordinate loss, objectness loss,...
Search before asking I have searched the YOLOv5 issues and discussions and found no similar questions. Question I have a YOLOv5 run that involves small number of annotated dataset. The mAP is too small, about 0.08 and the val obj_loss is...
在损失计算方面,YOLOv8使用了BCELoss作为分类损失,而回归损失则结合了DFLLoss和CIoULoss。这种损失函数的设计旨在更好地平衡分类和回归任务之间的关系,从而提升模型的整体性能。 总的来说,YOLOv8算法在多个方面进行了创新和优化,使其在目标检测任务中表现出色。通过轻量化的设计和高效的特征提取能力,YOLOv8不仅能够满...
其损失函数主要包括类别损失和位置损失,其中类别损失采用了变焦损失(Varifocal Loss),而回归损失则结合了CIoU Loss和DFL Loss。这种损失函数的设计使得模型在训练过程中能够更加关注高质量的正样本,从而提升整体的检测性能。 YOLOv8的整体网络结构由输入层、骨干网络、特征融合网络和检测模块四部分组成。输入层负责对图像...