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进行而逐渐减小。同时，实例数量和大小等信息可以帮助我们了解训练数据的特点，以便更好地调整模型和优化训练过程。

相关问题

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. 检查您的代码是否正确配置了GPU相关的参数和环境。
3. 检查您的代码是否有问题，例如语法错误、变量名错误等。
4. 检查您的模型是否正确配置，例如网络结构、超参数等。

如果您无法自己解决问题，可以尝试在相关的论坛或社区上寻求帮助，或者请教专业人士。

Epoch gpu_mem box obj cls kpt kptv total labels img_size解释

这个表格是用来记录目标检测训练过程中的各项指标的。具体解释如下：

- Epoch：训练的轮数，每个 Epoch 代表一次完整的数据集训练。
- gpu_mem：当前训练时 GPU 的显存占用情况。
- box：表示目标检测中 bounding box 的平均损失值。
- obj：表示目标检测中目标存在的损失值。
- cls：表示目标检测中分类的损失值。
- kpt：表示目标检测中关键点检测的损失值。
- kptv：表示目标检测中关键点检测的可视化损失值。
- total：表示所有损失值的总和。
- labels：训练集中标注的标签数量。
- img_size：训练集中图片的尺寸。