Referans için ultralytics/models/utils/loss.py
Not
Bu dosya https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ ultralytics/models/utils/loss .py adresinde mevcuttur. Bir sorun tespit ederseniz lütfen bir Çekme İsteği 🛠️ ile katkıda bulunarak düzeltilmesine yardımcı olun. Teşekkürler 🙏!
ultralytics.models.utils.loss.DETRLoss
Üsler: Module
DETR (DEtection TRansformer) Kayıp sınıfı. Bu sınıf, transformatör için farklı kayıp bileşenlerini hesaplar ve döndürür. DETR nesne algılama modeli. Sınıflandırma kaybını, sınırlayıcı kutu kaybını, GIoU kaybını ve isteğe bağlı olarak yardımcı kayıplar.
Nitelikler:
İsim | Tip | Açıklama |
---|---|---|
nc |
int
|
Sınıf sayısı. |
loss_gain |
dict
|
Farklı kayıp bileşenleri için katsayılar. |
aux_loss |
bool
|
Yardımcı kayıpların hesaplanıp hesaplanmayacağı. |
use_fl |
bool
|
FocalLoss kullanın ya da kullanmayın. |
use_vfl |
bool
|
VarifocalLoss kullanın ya da kullanmayın. |
use_uni_match |
bool
|
Yardımcı dal için etiket atamak üzere sabit bir katman kullanılıp kullanılmayacağı. |
uni_match_ind |
int
|
Aşağıdaki durumlarda kullanılacak katmanın sabit indisleri |
matcher |
HungarianMatcher
|
Eşleştirme maliyetini ve indeksleri hesaplamak için nesne. |
fl |
FocalLoss or None
|
Odak Kaybı nesnesi eğer |
vfl |
VarifocalLoss or None
|
Varifokal Kayıp nesnesi eğer |
device |
device
|
Tensörlerin depolandığı cihaz. |
Kaynak kodu 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)
DETR kayıp fonksiyonu.
Parametreler:
İsim | Tip | Açıklama | Varsayılan |
---|---|---|---|
nc |
int
|
Sınıf sayısı. |
80
|
loss_gain |
dict
|
Kayıp katsayısı. |
None
|
aux_loss |
bool
|
'aux_loss = True' ise, her kod çözücü katmanındaki kayıp kullanılacaktır. |
True
|
use_vfl |
bool
|
VarifocalLoss kullanın ya da kullanmayın. |
False
|
use_uni_match |
bool
|
Yardımcı branş için etiket atamak üzere sabit bir katman kullanılıp kullanılmayacağı. |
False
|
uni_match_ind |
int
|
Bir katmanın sabit indeksleri. |
0
|
Kaynak kodu ultralytics/models/utils/loss.py
forward(pred_bboxes, pred_scores, batch, postfix='', **kwargs)
Parametreler:
İsim | Tip | Açıklama | Varsayılan |
---|---|---|---|
pred_bboxes |
Tensor
|
[l, b, sorgu, 4] |
gerekli |
pred_scores |
Tensor
|
[l, b, query, num_classes] |
gerekli |
batch |
dict
|
Bir dict şunları içerir: gt_cls (torch.Tensor) ile şekil [num_gts, ], gt_bboxes (torch.Tensor): [num_gts, 4], gt_groups (Liste(int)): her görüntünün gts sayısını içeren toplu iş boyutu uzunluğunda bir liste. |
gerekli |
postfix |
str
|
kayıp adının son eki. |
''
|
Kaynak kodu ultralytics/models/utils/loss.py
ultralytics.models.utils.loss.RTDETRDetectionLoss
Üsler: DETRLoss
DETRLoss'u genişleten Gerçek Zamanlı DeepTracker (RT-DETR) Tespit Kaybı sınıfı.
Bu sınıf, RT-DETR modeli için standart algılama kaybının yanı sıra aşağıdakileri de içeren algılama kaybını hesaplar denoising meta verileri sağlandığında ek bir denoising eğitim kaybı.
Kaynak kodu ultralytics/models/utils/loss.py
forward(preds, batch, dn_bboxes=None, dn_scores=None, dn_meta=None)
Algılama kaybını hesaplamak için ileri geçiş.
Parametreler:
İsim | Tip | Açıklama | Varsayılan |
---|---|---|---|
preds |
tuple
|
Tahmin edilen sınırlayıcı kutular ve puanlar. |
gerekli |
batch |
dict
|
Temel gerçek bilgilerini içeren toplu veriler. |
gerekli |
dn_bboxes |
Tensor
|
Sınırlayıcı kutuları denoising. Varsayılan değer Yok'tur. |
None
|
dn_scores |
Tensor
|
Denoising puanları. Varsayılan değer Yok'tur. |
None
|
dn_meta |
dict
|
Denoising için meta veriler. Varsayılan değer Yok'tur. |
None
|
İade:
Tip | Açıklama |
---|---|
dict
|
Toplam kaybı ve varsa denoising kaybını içeren sözlük. |
Kaynak kodu ultralytics/models/utils/loss.py
get_dn_match_indices(dn_pos_idx, dn_num_group, gt_groups)
staticmethod
Denoising için eşleşme indekslerini alın.
Parametreler:
İsim | Tip | Açıklama | Varsayılan |
---|---|---|---|
dn_pos_idx |
List[Tensor]
|
Denoising için pozitif indisler içeren tensörlerin listesi. |
gerekli |
dn_num_group |
int
|
Denoising gruplarının sayısı. |
gerekli |
gt_groups |
List[int]
|
Her görüntü için temel gerçeklerin sayısını temsil eden tamsayıların listesi. |
gerekli |
İade:
Tip | Açıklama |
---|---|
List[tuple]
|
Denoising için eşleşen indisleri içeren tuple'ların listesi. |
Kaynak kodu ultralytics/models/utils/loss.py
Oluşturuldu 2023-11-12, Güncellendi 2024-05-08
Yazarlar: Burhan-Q (1), glenn-jocher (3), Laughing-q (1)