YOLO v5中def compute_loss(pred, targets, model),这个函数中的targets的实参是什么
时间: 2023-11-28 12:47:28 浏览: 40
在YOLOv5中,`targets`是一个包含目标标签信息的列表,其中每个元素对应一张图片的目标标签信息。每个目标标签信息包括以下内容:
- `image_id`:图片的id,用于区分不同的图片。
- `boxes`:图片中所有目标的边界框,用二维数组表示,每个边界框由4个值组成,分别是左上角的x坐标、左上角的y坐标、右下角的x坐标和右下角的y坐标。
- `labels`:图片中所有目标的类别标签,用一维数组表示,每个元素是一个整数,表示对应目标的类别。
例如,如果我们有两张图片,它们的目标标签信息为`targets = [target1, target2]`,其中`target1`和`target2`是两个字典,分别包含了第一张图片和第二张图片的目标标签信息。那么`targets`的实参应该是这样的:
```
targets = [
{'image_id': 1, 'boxes': [[10, 20, 50, 80], [60, 70, 120, 180]], 'labels': [0, 1]},
{'image_id': 2, 'boxes': [[30, 40, 80, 120]], 'labels': [2]}
]
```
其中第一张图片中有两个目标,分别是类别0和类别1,它们的边界框分别是`[10, 20, 50, 80]`和`[60, 70, 120, 180]`;第二张图片中有一个目标,类别为2,它的边界框是`[30, 40, 80, 120]`。
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YOLO v5中targets变量是在哪里初始化的
在YOLO v5中,`targets`变量是在`compute_loss`函数中初始化的。具体来说,它是通过解析`labels`和`model`的输出来计算的。`labels`是一个包含GT bounding boxes和类别标签的张量,而模型输出的是一个包含预测的bounding boxes和类别置信度的张量。然后,`targets`将被传递给`F.binary_cross_entropy_with_logits`函数,用于计算损失。下面是`compute_loss`函数的代码片段:
```python
def compute_loss(pred, targets, model):
# ...
# Initialize the targets tensor
targets = [torch.zeros(6, device=device) for _ in range(n)]
# Iterate over each image
for i in range(n):
# Parse the labels and model output
t, p = targets[i], pred[i]
# ...
```
在这里,`targets`被初始化为一个长度为`n`的列表,其中每个元素都是一个形状为`(6,)`的、值为0的张量。`n`是当前批次中图像的数量。然后,对于每个图像,`t`和`p`都被赋值为`targets`和模型输出中相应的张量。
yolo中obj_loss是什么
在YOLO中,obj_loss是指目标检测中每个边界框的目标存在损失。这个损失用于衡量模型是否正确地检测到了物体,可以帮助模型更好地定位和分类物体。如果边界框中心落在目标上,obj_loss为1,否则为0。在YOLOv4中,obj_loss还考虑了边界框的宽高比和置信度得分,以提高模型的精度和稳定性。