Referência para ultralytics/models/utils/loss.py
Nota
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ultralytics.models.utils.loss.DETRLoss
Bases: Module
Classe de perdas DETR (DEtection TRansformer). Esta classe calcula e devolve os diferentes componentes de perda para o modelo de deteção de objectos modelo de deteção de objectos DETR. Calcula a perda de classificação, a perda da caixa delimitadora, a perda GIoU e, opcionalmente, as perdas auxiliares. auxiliares.
Atributos:
Nome | Tipo | Descrição |
---|---|---|
nc |
int
|
O número de classes. |
loss_gain |
dict
|
Coeficientes para diferentes componentes de perda. |
aux_loss |
bool
|
Se calcula as perdas auxiliares. |
use_fl |
bool
|
Utiliza o FocalLoss ou não. |
use_vfl |
bool
|
Utiliza o VarifocalLoss ou não. |
use_uni_match |
bool
|
Se utiliza uma camada fixa para atribuir etiquetas ao ramo auxiliar. |
uni_match_ind |
int
|
Os índices fixos de uma camada a utilizar se |
matcher |
HungarianMatcher
|
Objeto para calcular o custo de correspondência e os índices. |
fl |
FocalLoss or None
|
Objeto de perda focal se |
vfl |
VarifocalLoss or None
|
Varifocal Perda de objeto se |
device |
device
|
Dispositivo no qual os tensores são armazenados. |
Código fonte em ultralytics/models/utils/loss.py
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|
__init__(nc=80, loss_gain=None, aux_loss=True, use_fl=True, use_vfl=False, use_uni_match=False, uni_match_ind=0)
Função de perda DETR.
Parâmetros:
Nome | Tipo | Descrição | Predefinição |
---|---|---|---|
nc |
int
|
O número de classes. |
80
|
loss_gain |
dict
|
O coeficiente de perda. |
None
|
aux_loss |
bool
|
Se "aux_loss = True", devem ser utilizadas as perdas em cada camada de descodificador. |
True
|
use_vfl |
bool
|
Utiliza o VarifocalLoss ou não. |
False
|
use_uni_match |
bool
|
Se utiliza uma camada fixa para atribuir etiquetas ao ramo auxiliar. |
False
|
uni_match_ind |
int
|
Os índices fixos de uma camada. |
0
|
Código fonte em ultralytics/models/utils/loss.py
forward(pred_bboxes, pred_scores, batch, postfix='', **kwargs)
Parâmetros:
Nome | Tipo | Descrição | Predefinição |
---|---|---|---|
pred_bboxes |
Tensor
|
[l, b, consulta, 4] |
necessário |
pred_scores |
Tensor
|
[l, b, consulta, num_classes] |
necessário |
batch |
dict
|
Um dict inclui: gt_cls (torch.Tensor) com forma [num_gts, ], gt_bboxes (torch.Tensor): [num_gts, 4], gt_groups (List(int)): uma lista de tamanho de lote inclui o número de gts de cada imagem. |
necessário |
postfix |
str
|
postfix do nome da perda. |
''
|
Código fonte em ultralytics/models/utils/loss.py
ultralytics.models.utils.loss.RTDETRDetectionLoss
Bases: DETRLoss
Classe de perda de deteção do Real-Time DeepTracker (RT-DETR) que estende a classe DETRLoss.
Esta classe calcula a perda de deteção para o modelo RT-DETR , que inclui a perda de deteção padrão, bem como uma perda de treino de denoising adicional quando fornecida com metadados de denoising.
Código fonte em ultralytics/models/utils/loss.py
forward(preds, batch, dn_bboxes=None, dn_scores=None, dn_meta=None)
Passa para a frente para calcular a perda de deteção.
Parâmetros:
Nome | Tipo | Descrição | Predefinição |
---|---|---|---|
preds |
tuple
|
Previsão de caixas delimitadoras e pontuações. |
necessário |
batch |
dict
|
Dados de lote que contêm informações verdadeiras. |
necessário |
dn_bboxes |
Tensor
|
Elimina o ruído das caixas delimitadoras. A predefinição é Nenhum. |
None
|
dn_scores |
Tensor
|
Pontua a redução de ruído. A predefinição é Nenhum. |
None
|
dn_meta |
dict
|
Metadados para a redução de ruído. A predefinição é Nenhum. |
None
|
Devolve:
Tipo | Descrição |
---|---|
dict
|
Dicionário que contém a perda total e, se aplicável, a perda de redução de ruído. |
Código fonte em ultralytics/models/utils/loss.py
get_dn_match_indices(dn_pos_idx, dn_num_group, gt_groups)
staticmethod
Obtém os índices de correspondência para a redução de ruído.
Parâmetros:
Nome | Tipo | Descrição | Predefinição |
---|---|---|---|
dn_pos_idx |
List[Tensor]
|
Lista de tensores com índices positivos para denoising. |
necessário |
dn_num_group |
int
|
Número de grupos de redução de ruído. |
necessário |
gt_groups |
List[int]
|
Lista de números inteiros que representam o número de verdades fundamentais para cada imagem. |
necessário |
Devolve:
Tipo | Descrição |
---|---|
List[tuple]
|
Lista de tuplas que contêm índices correspondentes para denoising. |
Código fonte em ultralytics/models/utils/loss.py
Criado em 2023-11-12, Atualizado em 2024-05-08
Autores: Burhan-Q (1), glenn-jocher (3), Laughing-q (1)