在yolov7官方代码里,我想在训练的时候某个类别的置信度变成这个类别与另外一个类别的加权置信度,具体应该更改哪个文件里的哪个函数?
时间: 2024-04-17 08:24:31 浏览: 96
yolov7代码及6个预训练权重文件(训练文件全)
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在YOLOv7官方代码中,如果你想在训练过程中将某个类别的置信度变成该类别与另外一个类别的加权置信度,你需要更改以下文件和函数:
1. 文件:`models/yolo.py`
2. 函数:`compute_loss()`
在 `compute_loss()` 函数中,找到计算类别置信度的代码段。一般而言,该代码段会涉及到计算交叉熵损失或二值交叉熵损失。具体来说,你需要在计算损失时修改目标类别置信度的赋值操作,将其改为加权置信度的计算。
以下是一个示例代码片段,展示了如何修改目标类别置信度赋值操作来实现加权置信度:
```python
def compute_loss(pred, targets):
# ...
# 计算目标类别置信度
obj_conf = pred[..., 4:5] # 原始目标类别置信度
tgt_conf = targets[..., 4:5] # 目标类别置信度
# 计算加权置信度
weighted_conf = obj_conf * weight_1 + tgt_conf * weight_2
# 更新目标类别置信度
targets[..., 4:5] = weighted_conf
# ...
return loss
```
在上述示例中,`weight_1` 和 `weight_2` 是用于加权计算的权重系数。你可以根据自己的需求和具体情况进行调整。
请注意,以上示例只是一种修改方式,具体的实现细节可能因YOLOv7的版本和代码结构而有所不同。在实际操作中,请仔细阅读并理解代码,确保修改的正确性和适用性。同时,进行修改后,请对代码进行测试和验证,以确保结果符合预期。
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