yolo损失值多少合适,yolo训练结果

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它的精度高于SSD，略逊于FasterRCNN（几乎相同），比RetinaNet差，但速度至少是SSD、RetinaNet和FasterRCNN的2倍，而简化的Yolov3tiny可以更快。 [不足]2:4].sigmoid()*2)**2*anchors[i]#取值范围是0~4timesofanchor.最后

╯ω╰ 4.YOLO采用多个下采样层，网络学习到的物体特征并不精确，因此也会影响检测效果。5.YOLO的损失函数中，大物体的IoU误差和小物体的IoU误差都会影响网络训练的损失。 值很接近。 因此，对于小24.s42，当ioui的值小于iouk时，回归损失函数使用liou=-log(iou)。当ioui的值大于或等于iou时，回归损失函数使用liou=1-iou2;25.s43。得到最终的回归损失函数，

YOLOv5中有三个loss：box,obj,cls。基本值可以在超参数配置文件hyp.*.yaml中设置，例如box:0.05cls:0.5obj:1。用于训练时，更新hyp[intrain.py'如下图所示，使用fastai中的lr_find()函数找到合适的学习率。根据下面的学习率-损失曲线, 此时合适的学习率为1e-2。 推荐博客fastachief设计师"SylvainGugger"：HowDoYo

4.Yolov5-deepmar是行人轨迹和属性分析的解决方案。检测使用yolov5，跟踪使用deepsort。属性3）根据非极大值抑制算法，输出最有可能包含物体的BoundingBox。如果仅包含上述步骤，则模型处于测试阶段；如果模型处于训练阶段，则需要停止预测损失值边界框和目标矩形框，然后使用

＋﹏＋ 最好将其降低到0.1和1之间。 当损失值低于0.1时，可能会出现过拟合。当损失值在0.1到1之间时，可以更好地避免过拟合问题。损失值越低，表明模型的泛化能力越强。 更强，还有一点需要注意的是：=根据置信度的定义公式，thbb{1}{ij}^{obj}对应的confidenceGT值为1，而\mathbb{1}{ij}^{noobj}对应的confidenceGT值为0==。 即没有目标的细胞按照公式计算