Tài liệu tham khảo cho ultralytics/models/utils/loss.py
Ghi
Tệp này có sẵn tại https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/models/utils/loss.py. Nếu bạn phát hiện ra một vấn đề, vui lòng giúp khắc phục nó bằng cách đóng góp Yêu cầu 🛠️ kéo. Cảm ơn bạn 🙏 !
ultralytics.models.utils.loss.DETRLoss
Căn cứ: Module
DETR (DEtection TRansformer) Lớp tổn thất. Lớp này tính toán và trả về các thành phần tổn thất khác nhau cho Mô hình phát hiện đối tượng DETR. Nó tính toán tổn thất phân loại, mất hộp giới hạn, tổn thất GIoU và tùy chọn phụ trợ Thiệt hại.
Thuộc tính:
Tên | Kiểu | Sự miêu tả |
---|---|---|
nc |
int
|
Số lượng lớp học. |
loss_gain |
dict
|
Hệ số cho các thành phần tổn thất khác nhau. |
aux_loss |
bool
|
Có nên tính toán tổn thất phụ trợ hay không. |
use_fl |
bool
|
Sử dụng FocalLoss hay không. |
use_vfl |
bool
|
Sử dụng VarifocalLoss hay không. |
use_uni_match |
bool
|
Có nên sử dụng một lớp cố định để gán nhãn cho nhánh phụ hay không. |
uni_match_ind |
int
|
Các chỉ số cố định của một lớp để sử dụng nếu |
matcher |
HungarianMatcher
|
Đối tượng tính toán chi phí và chỉ số phù hợp. |
fl |
FocalLoss or None
|
Đối tượng Focal Loss nếu |
vfl |
VarifocalLoss or None
|
Đối tượng mất Varifocal nếu |
device |
device
|
Thiết bị mà tensor được lưu trữ. |
Mã nguồn trong 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)
Chức năng mất DETR.
Thông số:
Tên | Kiểu | Sự miêu tả | Mặc định |
---|---|---|---|
nc |
int
|
Số lượng lớp học. |
80
|
loss_gain |
dict
|
Hệ số tổn thất. |
None
|
aux_loss |
bool
|
Nếu 'aux_loss = True', tổn thất ở mỗi lớp bộ giải mã sẽ được sử dụng. |
True
|
use_vfl |
bool
|
Sử dụng VarifocalLoss hay không. |
False
|
use_uni_match |
bool
|
Có nên sử dụng một lớp cố định để gán nhãn cho nhánh phụ hay không. |
False
|
uni_match_ind |
int
|
Các chỉ số cố định của một lớp. |
0
|
Mã nguồn trong ultralytics/models/utils/loss.py
forward(pred_bboxes, pred_scores, batch, postfix='', **kwargs)
Thông số:
Tên | Kiểu | Sự miêu tả | Mặc định |
---|---|---|---|
pred_bboxes |
Tensor
|
[l, b, truy vấn, 4] |
bắt buộc |
pred_scores |
Tensor
|
[l, b, truy vấn, num_classes] |
bắt buộc |
batch |
dict
|
Một lệnh bao gồm: gt_cls (torch.Tensor) với hình dạng [num_gts, ], gt_bboxes (torch.Tensor): [num_gts, 4], gt_groups (List(int)): danh sách độ dài kích thước lô bao gồm số gts của mỗi hình ảnh. |
bắt buộc |
postfix |
str
|
hậu tố của tên mất. |
''
|
Mã nguồn trong ultralytics/models/utils/loss.py
ultralytics.models.utils.loss.RTDETRDetectionLoss
Căn cứ: DETRLoss
DeepTracker thời gian thực (RT-DETR) Lớp mất phát hiện mở rộng DETRLoss.
Lớp này tính toán tổn thất phát hiện cho RT-DETR mô hình, bao gồm tổn thất phát hiện tiêu chuẩn cũng như một tổn thất đào tạo khử nhiễu bổ sung khi được cung cấp siêu dữ liệu khử nhiễu.
Mã nguồn trong ultralytics/models/utils/loss.py
forward(preds, batch, dn_bboxes=None, dn_scores=None, dn_meta=None)
Chuyển tiếp vượt qua để tính toán tổn thất phát hiện.
Thông số:
Tên | Kiểu | Sự miêu tả | Mặc định |
---|---|---|---|
preds |
tuple
|
Dự đoán các hộp giới hạn và điểm số. |
bắt buộc |
batch |
dict
|
Dữ liệu hàng loạt chứa thông tin sự thật cơ bản. |
bắt buộc |
dn_bboxes |
Tensor
|
Khử nhiễu các hộp giới hạn. Mặc định là Không có. |
None
|
dn_scores |
Tensor
|
Khử nhiễu điểm số. Mặc định là Không có. |
None
|
dn_meta |
dict
|
Siêu dữ liệu để khử nhiễu. Mặc định là Không có. |
None
|
Trở lại:
Kiểu | Sự miêu tả |
---|---|
dict
|
Từ điển chứa tổng tổn thất và, nếu có, tổn thất khử nhiễu. |
Mã nguồn trong ultralytics/models/utils/loss.py
get_dn_match_indices(dn_pos_idx, dn_num_group, gt_groups)
staticmethod
Nhận các chỉ số phù hợp để khử nhiễu.
Thông số:
Tên | Kiểu | Sự miêu tả | Mặc định |
---|---|---|---|
dn_pos_idx |
List[Tensor]
|
Danh sách các tensor chứa các chỉ số dương để khử nhiễu. |
bắt buộc |
dn_num_group |
int
|
Số lượng nhóm khử nhiễu. |
bắt buộc |
gt_groups |
List[int]
|
Danh sách các số nguyên đại diện cho số lượng sự thật cơ bản cho mỗi hình ảnh. |
bắt buộc |
Trở lại:
Kiểu | Sự miêu tả |
---|---|
List[tuple]
|
Danh sách các bộ chứa các chỉ số phù hợp để khử nhiễu. |