30万+SRC素材DFL超清4K素材SRC模型训练全角度多表情高质量人脸特写切图合集

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素材包含多位明星 :刘涛、邓紫棋、刘亦菲、杨颖Angelababy、邱淑贞、古力娜扎、关晓彤、王楚然、周淑怡、.......

素材来源于
1. 全网已有素材搜集,进行筛选,过滤掉质量低以及样貌风格较为不统一的部分
2. 高清素材网站 ,均高清图有细节,进行切片
3. 视频网站中通过热舞视频针对性寻找补缺死亡角度
4. 进行了其一部网剧进行视频切片,补充部分角度

不吹牛逼,我敢说此素材全网最强,全角度覆盖300000+,不凑数量,张张都是精品素材!

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<think>好的,用户遇到了YOLOv11训练时box_loss、cls_loss和dfl_loss初始值为零的问题。我需要先分析可能的原因,然后给出解决方法。 首先,用户提到的损失函数初始值为零,可能意味着模型在初始阶段没有有效的梯度更新。常见原因包括数据问题、初始化设置、损失计算错误或学习率不当。 检查数据加载是否正确。数据路径错误或标注格式不符可能导致模型无法学习。比如COCO格式的标注是否正确,类别ID是否从0开始。用户需要确认数据路径是否正确,并检查标注文件是否存在错误。 然后是模型初始化。YOLO模型通常会预加载权重,如果用户未正确加载预训练模型,或者自定义层初始化不当,可能导致参数初始化为零。特别是检测头的偏置初始化,引用[3]提到偏置初始化为较大负值以避免错误检测。如果初始化不正确,可能导致损失异常。 损失函数配置也需要检查。YOLOv11可能使用特定的损失组合,如box_loss、cls_loss和dfl_loss。如果这些损失函数的参数设置错误,或者权重为零,会导致损失值异常。需要确认配置文件中损失函数的参数是否正确,尤其是dfl_loss可能需要特定的参数设置。 学习率过高或过低也可能影响训练初期。过高的学习率可能导致梯度爆炸,损失值异常;过低则可能使模型无法有效更新。建议使用预训练模型推荐的初始学习率,并逐步调整。 另外,数据增强策略可能影响。如果应用了过强的增强,导致输入数据难以识别,模型无法学习。可以暂时关闭数据增强,观察损失变化。 调试步骤建议用户逐步排查:先检查数据,再确认模型初始化是否正确,接着查看损失配置,调整学习率,最后考虑数据增强的影响。同时,使用预训练模型作为起点,确保各组件正确加载。 总结下来,用户需要从数据、模型初始化、损失配置、学习率等方面逐一排查,结合引用中的信息,特别是偏置初始化和预训练模型加载,来解决问题。</think>关于YOLOv11训练时$box\_loss$、$cls\_loss$、$dfl\_loss$初始值为0的问题,以下是可能原因及解决方法: ### 一、原因分析 1. **数据加载异常** - 数据路径错误或标注格式不匹配(如COCO/YOLO格式混淆) - 输入像尺寸与模型配置不匹配(如$img\_size=640$但实际输入为其他尺寸) - 类别标签未从0开始连续编号(需符合$class\_id \in [0, n-1]$) 2. **初始化问题** - 检测头未正确加载预训练权重(引用[2]中`YOLO(abs_path('./weights/yolov8n.pt'))`的加载方式需确认权重兼容性) - 偏置初始化未按规范设置(引用[3]提到需通过$bias\_init$设置合理初始值) 3. **损失计算配置错误** - 损失函数权重系数设置异常(如$loss\_weights=[0,0,0]$) - DFL损失参数未正确配置(需要设置$use\_dfl=True$及相关参数) 4. **学习率异常** - 初始学习率过高(如$lr0=0.001$变成$lr0=1.0$) - 预热阶段设置过短(如$warmup\_epochs=0$) ### 二、解决方法 1. **数据验证** ```python from PIL import Image import yaml # 检查标注文件 with open('data.yaml') as f: data_cfg = yaml.safe_load(f) print(f"类别数: {data_cfg['nc']}, 类别列表: {data_cfg['names']}") # 验证像读取 img = Image.open('train/images/0001.jpg') print(f"像尺寸: {img.size}, 模式: {img.mode}") ``` 2. **模型初始化修正** ```python # 正确加载预训练模型(引用[2]) model = YOLO('yolov11.pt').load('yolov11_base.pt') # 检测头偏置初始化(引用[3]) for m in model.model.modules(): if isinstance(m, nn.Conv2d): b = m.bias.view(4, -1) b.data[:, 0] += math.log(8/(640/4)**2) # 调整检测层偏置 ``` 3. **损失配置检查** ```yaml # loss配置示例 loss: name: YOLOv11Loss box: 7.5 # 坐标损失系数 cls: 0.5 # 分类损失系数 dfl: 1.5 # DFL损失系数 use_dfl: True reg_max: 16 # DFL关键参数 ``` 4. **训练参数调整** ```python # 推荐训练配置 results = model.train( data='data.yaml', epochs=300, lr0=0.01, # 初始学习率 warmup_epochs=3, # 学习率预热 label_smoothing=0.1, momentum=0.9, weight_decay=0.0005 ) ``` ### 三、调试建议 1. 先使用$batch\_size=1$进行快速验证 2. 可视化初始预测结果: ```python from ultralytics.utils.plotting import plot_results plot_results('results.csv') # 损失曲线分析 ``` 3. 检查梯度传播: ```python for name, param in model.named_parameters(): if param.grad is None: print(f"No gradient: {name}") ```
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