مرجع ل ultralytics/models/utils/loss.py
ملاحظه
هذا الملف متاح في https://github.com/ultralytics/ultralytics/ نقطة / الرئيسية /ultralytics/ النماذج / المرافق / loss.py. إذا اكتشفت مشكلة ، فيرجى المساعدة في إصلاحها من خلال المساهمة في طلب 🛠️ سحب. شكرا لك 🙏!
ultralytics.models.utils.loss.DETRLoss
قواعد: Module
فئة خسارة DETR (DEtection TRansformer). تقوم هذه الفئة بحساب وإرجاع مكونات الخسارة المختلفة ل نموذج الكشف عن كائن DETR. يحسب فقدان التصنيف ، وفقدان المربع المحيط ، وفقدان GIoU ، والمساعدة الاختيارية خسائر.
سمات:
اسم | نوع | وصف |
---|---|---|
nc |
int
|
عدد الطبقات. |
loss_gain |
dict
|
معاملات لمكونات الخسارة المختلفة. |
aux_loss |
bool
|
ما إذا كان لحساب الخسائر المساعدة. |
use_fl |
bool
|
استخدم FocalLoss أم لا. |
use_vfl |
bool
|
استخدم VarifocalLoss أم لا. |
use_uni_match |
bool
|
ما إذا كنت تريد استخدام طبقة ثابتة لتعيين ملصقات للفرع الإضافي. |
uni_match_ind |
int
|
المؤشرات الثابتة لطبقة لاستخدامها إذا |
matcher |
HungarianMatcher
|
الاعتراض على حساب التكلفة والمؤشرات المطابقة. |
fl |
FocalLoss or None
|
كائن الخسارة البؤرية إذا |
vfl |
VarifocalLoss or None
|
كائن فقدان متغير البؤرة إذا |
device |
device
|
الجهاز الذي يتم تخزين الموترات عليه. |
شفرة المصدر في ultralytics/models/utils/loss.py
13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 |
|
__init__(nc=80, loss_gain=None, aux_loss=True, use_fl=True, use_vfl=False, use_uni_match=False, uni_match_ind=0)
وظيفة خسارة DETR.
البارامترات:
اسم | نوع | وصف | افتراضي |
---|---|---|---|
nc |
int
|
عدد الطبقات. |
80
|
loss_gain |
dict
|
معامل الخسارة. |
None
|
aux_loss |
bool
|
إذا كان "aux_loss = True" ، استخدام الخسارة في كل طبقة من طبقات وحدة فك الترميز. |
True
|
use_vfl |
bool
|
استخدم VarifocalLoss أم لا. |
False
|
use_uni_match |
bool
|
ما إذا كنت تريد استخدام طبقة ثابتة لتعيين تسميات للفرع الإضافي. |
False
|
uni_match_ind |
int
|
المؤشرات الثابتة للطبقة. |
0
|
شفرة المصدر في ultralytics/models/utils/loss.py
forward(pred_bboxes, pred_scores, batch, postfix='', **kwargs)
البارامترات:
اسم | نوع | وصف | افتراضي |
---|---|---|---|
pred_bboxes |
Tensor
|
[ل، ب، استعلام، 4] |
مطلوب |
pred_scores |
Tensor
|
[ل، ب، استعلام، num_classes] |
مطلوب |
batch |
dict
|
يتضمن الإملاء: gt_cls (torch.Tensor) مع الشكل [num_gts،]، gt_bboxes (torch.Tensor): [num_gts، 4]، gt_groups (List(int)): تتضمن قائمة طول حجم الدفعة عدد GTS لكل صورة. |
مطلوب |
postfix |
str
|
بعد تثبيت اسم الخسارة. |
''
|
شفرة المصدر في ultralytics/models/utils/loss.py
ultralytics.models.utils.loss.RTDETRDetectionLoss
قواعد: DETRLoss
في الوقت الحقيقي ديب تراكر (RT-DETR) فئة فقدان الكشف التي تمدد DETRLoss.
تحسب هذه الفئة خسارة الكشف عن RT-DETR النموذج ، والذي يتضمن فقدان الكشف القياسي بالإضافة إلى خسارة إضافية في التدريب على تقليل الضوضاء عند تزويدها ببيانات وصفية لتقليل التشويش.
شفرة المصدر في ultralytics/models/utils/loss.py
forward(preds, batch, dn_bboxes=None, dn_scores=None, dn_meta=None)
تمرير إلى الأمام لحساب خسارة الكشف.
البارامترات:
اسم | نوع | وصف | افتراضي |
---|---|---|---|
preds |
tuple
|
المربعات المحيطة المتوقعة والدرجات. |
مطلوب |
batch |
dict
|
بيانات الدفعات التي تحتوي على معلومات الحقيقة الأرضية. |
مطلوب |
dn_bboxes |
Tensor
|
تقليل الضوضاء في المربعات المحيطة. الافتراضي هو بلا. |
None
|
dn_scores |
Tensor
|
تقليل الدرجات. الافتراضي هو بلا. |
None
|
dn_meta |
dict
|
البيانات الوصفية لتقليل الضوضاء. الافتراضي هو بلا. |
None
|
ارجاع:
نوع | وصف |
---|---|
dict
|
قاموس يحتوي على الخسارة الكلية ، وإذا أمكن ، الخسارة التي تقلل من الضوضاء. |
شفرة المصدر في ultralytics/models/utils/loss.py
get_dn_match_indices(dn_pos_idx, dn_num_group, gt_groups)
staticmethod
احصل على مؤشرات المطابقة لتقليل الضوضاء.
البارامترات:
اسم | نوع | وصف | افتراضي |
---|---|---|---|
dn_pos_idx |
List[Tensor]
|
قائمة الموترات التي تحتوي على مؤشرات إيجابية لتقليل الضوضاء. |
مطلوب |
dn_num_group |
int
|
عدد المجموعات التي تقلل من الضوضاء. |
مطلوب |
gt_groups |
List[int]
|
قائمة الأعداد الصحيحة التي تمثل عدد الحقائق الأساسية لكل صورة. |
مطلوب |
ارجاع:
نوع | وصف |
---|---|
List[tuple]
|
قائمة المجموعات التي تحتوي على مؤشرات متطابقة لتقليل الضوضاء. |