我这里是由于数据整理错误导致的,同一标注区域重复2次送入模型,具体如下: 上述为1张图片的标注数据,1-4行和5-8行重复。 训练过程中,批输出的loss初期逐渐减少至一定值后出现快速增长,最后变成nan. 这个原因还不太清晰,个人感觉是相同的数据导致梯度变化变为0,导致了梯度 ...
之前在用yolo v 训练自己的数据集的时候,会出现loss nan的情况。这边给出一点解决方法。 .查看是否为代码问题,在计算损失时是否出现负数,分母为 等情况。 .检查数据集文件是否标识正确。 .每一次batch,打印一次loss,检查是否出现梯度爆炸的情况。若有loss inf,则可以设定一个阈值。 .调整参数,我就是因为学习率过小出现了nan值,调大一点就正常了 ...
2020-10-09 15:03 0 690 推荐指数:
我这里是由于数据整理错误导致的,同一标注区域重复2次送入模型,具体如下: 上述为1张图片的标注数据,1-4行和5-8行重复。 训练过程中,批输出的loss初期逐渐减少至一定值后出现快速增长,最后变成nan. 这个原因还不太清晰,个人感觉是相同的数据导致梯度变化变为0,导致了梯度 ...
摘要 在损失函数计算的过程中,需要对模型的输出即 feats进行相关信息的计算。 ---- 在yolo_head中 当前小网格相对于大网格的位置(也可以理解为是相对于特征图的位置) loss的计算时每一层结果均与真值进行误差的累加计算。 YOLO v3的损失函数与v ...
YOLOV3 paper link YOLOv3: An Incremental Improvement Yolov3网络架构 backbone:Darknet-53 backbone部 ...
基本思想V1: 将输入图像分成S*S个格子,每隔格子负责预测中心在此格子中的物体。 每个格子预测B个bounding box及其置信度(confidence score),以及C个类别概率。 bbox信息(x,y,w,h)为物体的中心位置相对格子位置的偏移及宽度和高度,均被 ...
yolo系列之yolo v3【深度解析】 版权申明:转载和引用图片,都必须经过书面同意。获得留言同意即可本文使用图片多为本人所画,需要高清图片可以留言联系我,先点赞后取图这篇博文比较推荐的yolo v3代码是qwe的keras版本,复现比较容易,代码相对来说比较容易理解。同学们可以结合代码 ...
图片来自https://towardsdatascience.com/yolo-v3-object-detection-with-keras-461d2cfccef6 数据前处理 输入的图片维数:(416, 416, 3) 输入的图片标注:$[(x_1, y_1, x_2, y_2 ...
问题1 TypeError: function takes exactly 1 argument (3 given) 报错说PIL库中的函数只接收到一个参数,应该给三个,自己在这里记录下解决方法,出错的地方在yolo.py中,在yolo中在测试时需要对检测到的区域进行画出标记框和类别 ...
YOLO V2 YOLO V2是在YOLO的基础上,融合了其他一些网络结构的特性(比如:Faster R-CNN的Anchor,GooLeNet的\(1\times1\)卷积核等),进行的升级。其目的是弥补YOLO的两个缺陷: YOLO中的大量的定位错误 和基于区域推荐的目标检测 ...