loss分为cls_loss, box_loss, obj_loss三部分

时间: 2023-10-08 13:06:15 浏览: 320
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是的，你说得对。在目标检测任务中，通常使用的损失函数可以分为三个部分：分类损失（cls_loss）、回归损失（box_loss）和目标存在性损失（obj_loss）。其中，分类损失衡量模型对目标进行正确分类的能力，回归损失衡量模型对目标位置的预测能力，目标存在性损失则是衡量模型对图像中是否存在目标的预测能力。这三个部分的损失会被加权求和，用于训练目标检测模型。
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opengl 编写的可用于加载obj3d格式文件，并可以优化渲染速度

cls_loss+obj_loss+box_loss是什么

cls_loss、obj_loss和box_loss是目标检测算法中的三个损失函数。 - cls_loss（分类损失）用于衡量模型对目标类别分类的准确性，通常使用交叉熵损失函数来计算。 - obj_loss（目标存在损失）用于衡量模型对目标是否...

box_loss,cls_loss,obj_loss分别用什么计算的

box_loss、cls_loss和obj_loss是物体检测任务中常用的三个损失函数。 1. box_loss（边界框损失）：用于度量预测边界框与真实边界框之间的差异。常用的计算方法是平方误差损失函数（Mean Squared Error，MSE）或者...

box_loss obj_loss cls_loss出现nan

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Epoch GPU_mem box_loss obj_loss cls_loss Instances Size

这是一个典型的训练日志，用于记录每个 epoch 的 GPU 内存占用、边界框损失、目标损失和分类损失等指标，以及训练集中实例的数量和大小等信息。通常，GPU 内存占用随着训练的进行而逐渐增加，而损失值应该随着训练的...

epoch, train/box_loss, train/obj_loss, train/cls_loss, metrics/precision, metrics/recall, metrics/mAP_0.5,metrics/mAP_0.5:0.95, val/box_loss, val/obj_loss, val/cls_loss, x/lr0, x/lr1, x/lr2表示什么

- train/box_loss: 表示训练集中bounding box回归损失的平均值； - train/obj_loss: 表示训练集中objectness损失的平均值； - train/cls_loss: 表示训练集中分类损失的平均值； - metrics/precision: 表示模型在训练...

Starting training for 20 epochs... Epoch GPU_mem box_loss obj_loss cls_loss Instances Size 0%| | 0/32 [00:00<?, ?it/s] Traceback (most recent call last):

这个错误信息看起来像是在运行训练过程中出现了问题。具体是什么原因可能需要查看代码和数据。您可以尝试检查以下几个方面： 1. 确保您的数据集路径正确，并且数据集中包含正确的标注文件。 2. 检查您的代码是否...

LOGGER.info(("\n" + "%11s" * 7) % ("Epoch", "GPU_mem", "box_loss", "obj_loss", "cls_loss", "Instances", "Size"))

LOGGER.info(("\n" + "%11s" * 7) % ("Epoch", "GPU_mem", "box_loss", "obj_loss", "cls_loss", "Instances", "Size"))是一行代码，用于在日志中输出一条信息。这行代码使用了字符串格式化和日志记录的功能。 具体...

yolov5为什么val/box_loss和val/cls_loss都在下降，只有val/obj_loss在上升

其中，val/box_loss和val/cls_loss都是用来计算交叉熵损失的，而val/obj_loss是用来计算均方误差损失的。因此，当val/box_loss和val/cls_loss下降时，表示算法对目标位置和类别的预测越来越准确。而val/obj_loss上升...

yolov5中的obj_loss box cls

该问题涉及到YOLOv5目标检测算法中的obj_loss、box和cls。 其中，obj_loss表示目标对象损失函数，在目标检测中，obj_loss主要是用来衡量检测结果与真实结果之间的误差。通常，obj_loss包括两部分，一部分是定位误差...
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Epoch gpu_mem box obj cls kpt kptv total labels img_size解释

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上述回答还是不能解决问题，我提供完整报错信息，请结合具体更加实际的解决方法：Plotting labels... C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\seaborn\axisgrid.py:118: UserWarning: The figure layout has changed to tight self._figure.tight_layout(*args, **kwargs) autoanchor: Analyzing anchors... anchors/target = 4.26, Best Possible Recall (BPR) = 0.9999 Image sizes 640 train, 640 test Using 0 dataloader workers Logging results to runs\train\exp Starting training for 50 epochs... Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size 0%| | 0/376 [00:19<?, ?it/s] Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Administrator\Desktop\yolov5-5.0\train.py", line 543, in <module> train(hyp, opt, device, tb_writer) File "C:\Users\Administrator\Desktop\yolov5-5.0\train.py", line 304, in train loss, loss_items = compute_loss(pred, targets.to(device)) # loss scaled by batch_size File "C:\Users\Administrator\Desktop\yolov5-5.0\utils\loss.py", line 117, in __call__ tcls, tbox, indices, anchors = self.build_targets(p, targets) # targets File "C:\Users\Administrator\Desktop\yolov5-5.0\utils\loss.py", line 211, in build_targets indices.append((b, a, gj.clamp_(0, gain[3] - 1), gi.clamp_(0, gain[2] - 1))) # image, anchor, grid indices RuntimeError: result type Float can't be cast to the desired output type __int64 Process finished with exit code 1

根据你提供的完整报错信息，问题出现在utils/loss.py" 文件的第 211 行，具体错误是由于将 Float 类型转换为 __int64 类型时导致的。这个问题可能是由于使用了不正确的数据类型或者数据类型转换错误导致的。 为了...

Namespace(weights='yolo7.pt', cfg='cfg/training/yolov7.yaml', data='data/DOTA_split.yaml', hyp='data/hyp.scratch.p5.yaml', epochs=10, batch_size=4, img_size=[640, 640], rect=False, resume=False, nosave=False, notest=False, noautoanchor=False, evolve=False, bucket='', cache_images=False, image_weights=False, device='', multi_scale=False, single_cls=False, ada m=False, sync_bn=False, local_rank=-1, workers=8, project='runs/train', entity=None, name='exp', exist_ok=False, quad=False, linear_lr=False, label_smoothing=0.0, upload_dataset=False, bbox_interval=-1, save_period=-1, artifact_alias='latest', freeze=[0], v5_metric=False, world_size=1, global_rank=-1, save_dir='runs\\train\\exp2', total_batch_size=4) tensorboard: Start with 'tensorboard --logdir runs/train', view at http://localhost:6006/ hyperparameters: lr0=0.01, lrf=0.1, momentum=0.937, weight_decay=0.0005, warmup_epochs=3.0, warmup_momentum=0.8, warmup_bias_lr=0.1, box=0.05, cls=0.3, cls_pw=1.0, obj=0.7, obj_pw= 1.0, iou_t=0.2, anchor_t=4.0, fl_gamma=0.0, hsv_h=0.015, hsv_s=0.7, hsv_v=0.4, degrees=0.0, translate=0.2, scale=0.9, shear=0.0, perspective=0.0, flipud=0.0, fliplr=0.5, mosaic=1.0, mixup=0.15, copy_paste=0.0, paste_in=0.15, loss_ota=1 Traceback (most recent call last): File "D:\Documents\Desktop\YOLO_suanfa\yolov7-main\train.py", line 618, in <module> train(hyp, opt, device, tb_writer) File "D:\Documents\Desktop\YOLO_suanfa\yolov7-main\train.py", line 64, in train data_dict = yaml.load(f, Loader=yaml.SafeLoader) # data dict File "D:\Documents\Desktop\YOLO_suanfa\yolov7-main\venv\lib\site-packages\yaml\__init__.py", line 79, in load loader = Loader(stream) File "D:\Documents\Desktop\YOLO_suanfa\yolov7-main\venv\lib\site-packages\yaml\loader.py", line 34, in __init__ Reader.__init__(self, stream) File "D:\Documents\Desktop\YOLO_suanfa\yolov7-main\venv\lib\site-packages\yaml\reader.py", line 85, in __init__ self.determine_encoding() File "D:\Documents\Desktop\YOLO_suanfa\yolov7-main\venv\lib\site-packages\yaml\reader.py", line 124, in determine_encoding self.update_raw() File "D:\Documents\Desktop\YOLO_suanfa\yolov7-main\venv\lib\site-packages\yaml\reader.py", line 178, in update_raw data = self.stream.read(size) UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0x80 in position 233: illegal multibyte sequence

这个错误是因为在读取 YAML 文件时使用了 GBK 编码，但在第233个位置出现了非法的多字节序列，导致无法解码。你可以尝试以下解决方法： 1. 将文件编码改为 UTF-8 或其他可支持的编码格式。 2. 使用适当的编码解码器...

上述修改后又出现了以下报错信息： Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size 0%| | 0/376 [00:36<?, ?it/s] Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Administrator\Desktop\yolov5-5.0\train.py", line 543, in <module> train(hyp, opt, device, tb_writer) File "C:\Users\Administrator\Desktop\yolov5-5.0\train.py", line 311, in train scaler.scale(loss).backward() File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\torch\_tensor.py", line 487, in backward torch.autograd.backward( File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\torch\autograd\__init__.py", line 200, in backward Variable._execution_engine.run_backward( # Calls into the C++ engine to run the backward pass RuntimeError: CUDA error: unspecified launch failure CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call, so the stacktrace below might be incorrect. For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1. Compile with TORCH_USE_CUDA_DSA to enable device-side assertions.

根据你提供的报错信息，问题出现在 "train.py" 文件的第 311 行，具体错误是 CUDA error: unspecified launch failure。这个错误通常是由于 GPU 计算出错导致的。 为了解决这个问题，你可以尝试以下方法： ...

yolov5中compute loss函数源码

loss_items = {'loss': loss, 'obj': lobj, 'cls': lcls, 'box': lbox} return loss, loss_items 这个函数计算YOLOv5的总损失，包括分类损失，框框回归损失和目标性损失。同时，它还会返回一个字典，其中...

yolov5 loss.py 代码详解

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 = ...

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