yolov5loss.py

时间: 2023-11-09 08:53:27 浏览: 129
YOLOv5的损失函数loss.py是YOLOv5网络中用于计算目标检测任务的损失的代码文件。损失函数在训练过程中起着重要的作用,它通过比较网络输出和真实标签之间的差异来衡量训练的效果,并通过优化算法来调整网络参数以减小这种差异。 在YOLOv5的损失函数loss.py中,主要包含以下几个部分: . 计算box回归损失:根据网络输出的边界框预测和真实边界框之间的差异,计算box回归损失,用于调整边界框的位置和尺寸。 2. 计算objectness损失:根据网络输出的objectness预测和目标是否存在的真实标签之间的差异,计算objectness损失,用于调整目标的检测置信度。 3. 计算分类损失:根据网络输出的类别预测和真实类别之间的差异,计算分类损失,用于调整目标的分类准确性。 4. 综合计算总损失:将上述三个部分的损失加权求和,得到最终的总损失。
相关问题

yolov5loss.py讲解

对于yolov5loss.py的讲解,很抱歉,我无法提供具体的代码解释,因为我无法查看您提到的特定文件内容。但是,我可以简要介绍一下YOLOv5算法和常见的损失函数。 YOLOv5是一种用于目标检测的深度学习算法,它是YOLO(You Only Look Once)系列算法的最新版本。它的核心思想是将目标检测任务转化为一个回归问题,并通过一个单一的神经网络模型来同时预测目标的边界框(bounding box)和类别。 在YOLOv5中,损失函数起着至关重要的作用,用于衡量预测结果与真实标签之间的差异。常见的YOLOv5损失函数包括: 1. 框架损失(Box Loss):用于衡量预测边界框位置的准确性。常见的框架损失函数包括均方误差(Mean Square Error)和平滑L1损失(Smooth L1 Loss)。 2. 目标分类损失(Object Classification Loss):用于衡量预测类别的准确性。常见的目标分类损失函数包括交叉熵损失(Cross-Entropy Loss)和Softmax损失函数。 3. 目标置信度损失(Object Confidence Loss):用于衡量预测边界框是否包含目标的准确性。常见的目标置信度损失函数包括二分类损失(Binary Classification Loss)和逻辑回归损失函数。 这些损失函数会根据实际需求进行组合和调整,以最小化整体损失,从而训练出准确的目标检测模型。 如果您需要更详细的yolov5loss.py文件讲解,请提供该文件的具体代码内容,我将尽力帮助您解答。

yolov5 loss.py 代码详解

yolov5 loss.py 代码详解 yolov5 loss.py 是 YOLOv5 模型中的一个关键文件,主要负责计算模型的损失函数。下面是该文件的代码详解: 1. 导入必要的库 ```python import torch import torch.nn.functional as F from torch import nn ``` 2. 定义损失函数类 ```python class YOLOv5Loss(nn.Module): def __init__(self, anchors, strides, iou_threshold, num_classes, img_size): super(YOLOv5Loss, self).__init__() self.anchors = anchors self.strides = strides self.iou_threshold = iou_threshold self.num_classes = num_classes self.img_size = img_size ``` 该类继承自 nn.Module,包含了一些必要的参数,如 anchors,strides,iou_threshold,num_classes 和 img_size。 3. 定义计算损失函数的方法 ```python def forward(self, x, targets=None): bs, _, ny, nx = x.shape # batch size, channels, grid size na = self.anchors.shape[] # number of anchors stride = self.img_size / max(ny, nx) # compute stride yolo_out, grid = [], [] for i in range(3): yolo_out.append(x[i].view(bs, na, self.num_classes + 5, ny, nx).permute(, 1, 3, 4, 2).contiguous()) grid.append(torch.meshgrid(torch.arange(ny), torch.arange(nx))) ny, nx = ny // 2, nx // 2 loss, nGT, nCorrect, mask = , , , torch.zeros(bs, na, ny, nx) for i in range(3): y, g = yolo_out[i], grid[i] y[..., :2] = (y[..., :2].sigmoid() + g) * stride # xy y[..., 2:4] = y[..., 2:4].exp() * self.anchors[i].to(x.device) # wh y[..., :4] *= mask.unsqueeze(-1).to(x.device) y[..., 4:] = y[..., 4:].sigmoid() if targets is not None: na_t, _, _, _, _ = targets.shape t = targets[..., 2:6] * stride gxy = g.unsqueeze().unsqueeze(-1).to(x.device) gi, gj = gxy[..., ], gxy[..., 1] b = t[..., :4] iou = box_iou(b, y[..., :4]) # iou iou_max, _ = iou.max(2) # Match targets to anchors a = torch.arange(na_t).view(-1, 1).repeat(1, na) t = targets[a, iou_max >= self.iou_threshold] # select targets # Compute losses if len(t): # xy loss xy = y[..., :2] - gxy xy_loss = (torch.abs(xy) - .5).pow(2) * mask.unsqueeze(-1).to(x.device) # wh loss wh = torch.log(y[..., 2:4] / self.anchors[i].to(x.device) + 1e-16) wh_loss = F.huber_loss(wh, t[..., 2:4], reduction='none') * mask.unsqueeze(-1).to(x.device) # class loss tcls = t[..., ].long() tcls_onehot = torch.zeros_like(y[..., 5:]) tcls_onehot[torch.arange(len(t)), tcls] = 1 cls_loss = F.binary_cross_entropy(y[..., 5:], tcls_onehot, reduction='none') * mask.unsqueeze(-1).to(x.device) # objectness loss obj_loss = F.binary_cross_entropy(y[..., 4:5], iou_max.unsqueeze(-1), reduction='none') * mask.to(x.device) # total loss loss += (xy_loss + wh_loss + cls_loss + obj_loss).sum() nGT += len(t) nCorrect += (iou_max >= self.iou_threshold).sum().item() mask = torch.zeros(bs, na, ny, nx) if targets is not None: t = targets[..., 2:6] * stride gi, gj = g[..., ], g[..., 1] a = targets[..., 1].long() mask[torch.arange(bs), a, gj, gi] = 1 return loss, nGT, nCorrect ``` 该方法接受输入 x 和 targets,其中 x 是模型的输出,targets 是真实标签。该方法首先根据输入 x 的形状计算出 batch size,channels,grid size 和 number of anchors 等参数,然后根据这些参数计算出 stride 和 grid。接着,该方法将输入 x 分成三个部分,每个部分都包含了 na 个 anchors 和 self.num_classes + 5 个通道。然后,该方法将每个部分的输出转换成合适的形状,并计算出每个 anchor 的中心点坐标和宽高。接着,该方法根据 targets 计算出损失函数,包括 xy loss,wh loss,class loss 和 objectness loss。最后,该方法返回损失函数的值,以及 nGT 和 nCorrect。 4. 定义计算 box iou 的方法 ```python def box_iou(box1, box2): """ Returns the IoU of two bounding boxes """ b1_x1, b1_y1, b1_x2, b1_y2 = box1[..., ], box1[..., 1], box1[..., 2], box1[..., 3] b2_x1, b2_y1, b2_x2, b2_y2 = box2[..., ], box2[..., 1], box2[..., 2], box2[..., 3] inter_rect_x1 = torch.max(b1_x1, b2_x1) inter_rect_y1 = torch.max(b1_y1, b2_y1) inter_rect_x2 = torch.min(b1_x2, b2_x2) inter_rect_y2 = torch.min(b1_y2, b2_y2) inter_area = torch.clamp(inter_rect_x2 - inter_rect_x1 + 1, min=) * torch.clamp(inter_rect_y2 - inter_rect_y1 + 1, min=) b1_area = (b1_x2 - b1_x1 + 1) * (b1_y2 - b1_y1 + 1) b2_area = (b2_x2 - b2_x1 + 1) * (b2_y2 - b2_y1 + 1) iou = inter_area / (b1_area + b2_area - inter_area + 1e-16) return iou ``` 该方法接受两个参数 box1 和 box2,分别表示两个 bounding box 的坐标。该方法首先计算出两个 bounding box 的交集和并集,然后计算出它们的 IoU。 以上就是 yolov5 loss.py 代码的详解。
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File "E:/learning/NEW/code/yolov8/NWPU/yolov8-pytorch-master/train.py", line 548, in <module> fit_one_epoch(model_train, model, ema, yolo_loss, loss_history, eval_callback, optimizer, epoch, epoch_step, epoch_step_val, gen, gen_val, UnFreeze_Epoch, Cuda, fp16, scaler, save_period, save_dir, local_rank) File "E:\learning\NEW\code\yolov8\NWPU\yolov8-pytorch-master\utils\utils_fit.py", line 34, in fit_one_epoch outputs = model_train(images) File "D:\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1130, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\nn\parallel\data_parallel.py", line 166, in forward return self.module(*inputs[0], **kwargs[0]) File "D:\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1130, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "E:\learning\NEW\code\yolov8\NWPU\yolov8-pytorch-master\nets\yolo.py", line 165, in forward self.anchors, self.strides = (x.transpose(0, 1) for x in make_anchors(x, self.stride, 0.5)) File "E:\learning\NEW\code\yolov8\NWPU\yolov8-pytorch-master\utils\utils_bbox.py", line 25, in make_anchors sy,sx = torch.meshgrid(sy, sx, indexing='ij') if TORCH_1_10 else torch.meshgrid(sy, sx) File "D:\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\functional.py", line 463, in meshgrid return _meshgrid(*tensors, indexing=indexing) File "D:\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\functional.py", line 478, in _meshgrid return _VF.meshgrid(tensors, **kwargs,indexing='ij') # type: ignore[attr-defined] TypeError: meshgrid() got multiple values for keyword argument 'indexing'

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