关于#YOLO#classloss的问题

YOLOv5中的class loss数值越大越好还是越小越好，我在训练模型的时候这个值总是在变大，最后变成接近1了这对吗？

在YOLOv5中，class loss的数值越小越好。与其他深度学习模型一样，YOLOv5使用梯度下降优化算法来训练模型，通过最小化损失函数来更新模型参数，使得模型的输出结果更加准确。而class loss是YOLOv5损失函数中的一项，它用于评估检测结果中类别预测的准确性，因此数值越小表示检测结果越准确。

在训练过程中，如果class loss的数值不断增加，可能是由于以下原因之一：
1.数据集存在噪声或错误标注，导致了训练数据的不准确性，以及模型的泛化能力较差。
2.训练参数配置不当，如学习率设置过高或过低、批量大小不合适等，都可能影响到模型的收敛效果。
3.模型结构选择不合理，或者网络层数太少或太多，都可能导致训练过程出现过拟合或欠拟合等问题，进而影响到class loss的变化。
因此，在训练YOLOv5模型时，应该密切关注class loss的变化趋势，并尝试分析其原因，对训练过程进行调整和优化。当class loss的数值在训练过程中有所增加时，可以通过调整上述因素来限制其增长速度，以避免损失函数过大导致模型性能下降。最后，需要注意的是，在模型训练完全结束后，应该对模型进行评估并参考其他指标（如mAP）来判断模型的实际效果，并进行必要的改进和优化。

• 这篇博客: YOLO v3论文模型解读中的 Loss函数  部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

• https://blog.csdn.net/weixin_43384257/article/details/100986249

  ps:   损失函数计算的为偏移量的损失，作者将真实的标签宽高转换为对应特征图尺寸上宽高的偏移量，然后与预测出的宽高偏移量计算误差。并不是将预测出的偏移转换为真实值和标签计算误差。  即计算的为偏移量的误差不是真实值之间的误差。同理中心点误差计算也是特征图上的中心点坐标。

  特征图1的Yolov3的损失函数抽象表达式如下：

  

  

  Yolov3 Loss为三个特征图Loss之和：

  

  

   

  • 训练策略解释：
  1. ground truth为什么不按照中心点分配对应的预测box？

  （1）在Yolov3的训练策略中，不再像Yolov1那样，每个cell负责中心落在该cell中的ground truth。原因是Yolov3一共产生3个特征图，3个特征图上的cell，中心是有重合的。训练时，可能最契合的是特征图1的第3个box，但是推理的时候特征图2的第1个box置信度最高。所以Yolov3的训练，不再按照ground truth中心点，严格分配指定cell，而是根据预测值寻找IOU最大的预测框作为正例。

  （2）笔者实验结果：第一种，ground truth先从9个先验框中确定最接近的先验框，这样可以确定ground truth所属第几个特征图以及第几个box位置，之后根据中心点进一步分配。第二种，全部4032个输出框直接和ground truth计算IOU，取IOU最高的cell分配ground truth。第二种计算方式的IOU数值，往往都比第一种要高，这样wh与xy的loss较小，网络可以更加关注类别和置信度的学习；其次，在推理时，是按照置信度排序，再进行nms筛选，第二种训练方式，每次给ground truth分配的box都是最契合的box，给这样的box置信度打1的标签，更加合理，最接近的box，在推理时更容易被发现。

  2. Yolov1中的置信度标签，就是预测框与真实框的IOU，Yolov3为什么是1？

  （1）置信度意味着该预测框是或者不是一个真实物体，是一个二分类，所以标签是1、0更加合理。

  （2）笔者实验结果：第一种：置信度标签取预测框与真实框的IOU；第二种：置信度标签取1。第一种的结果是，在训练时，有些预测框与真实框的IOU极限值就是0.7左右，置信度以0.7作为标签，置信度学习有一些偏差，最后学到的数值是0.5，0.6，那么假设推理时的激活阈值为0.7，这个检测框就被过滤掉了。但是IOU为0.7的预测框，其实已经是比较好的学习样例了。尤其是coco中的小像素物体，几个像素就可能很大程度影响IOU，所以第一种训练方法中，置信度的标签始终很小，无法有效学习，导致检测召回率不高。而检测框趋于收敛，IOU收敛至1，置信度就可以学习到1，这样的设想太过理想化。而使用第二种方法，召回率明显提升了很高。

  3. 为什么有忽略样例？

  （1）忽略样例是Yolov3中的点睛之笔。由于Yolov3使用了多尺度特征图，不同尺度的特征图之间会有重合检测部分。比如有一个真实物体，在训练时被分配到的检测框是特征图1的第三个box，IOU达0.98，此时恰好特征图2的第一个box与该ground truth的IOU达0.95，也检测到了该ground truth，如果此时给其置信度强行打0的标签，网络学习效果会不理想。

  （2）笔者实验结果：如果给全部的忽略样例置信度标签打0，那么最终的loss函数会变成  与  的拉扯，不管两个loss数值的权重怎么调整，或者网络预测趋向于大多数预测为负例，或者趋向于大多数预测为正例。而加入了忽略样例之后，网络才可以学习区分正负例。

  • 优化器

  • 作者在文中没有提及优化器，Adam，SGD等都可以用，github上Yolov3项目中，大多使用Adam优化器。

  作者在文中没有提及优化器，Adam，SGD等都可以用，github上Yolov3项目中，大多使用Adam优化器。