为什么cls_loss损失会开始跌的很低然后持续上升

最新推荐文章于 2025-05-31 17:22:23 发布
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数据总共401张，按照7:2:1分训练验证测试集，不管怎么修改超参数始终都有cls_loss上升这种情况，这是正常的吗

一文读懂YOLO图表（以手势识别数据集为例）
ChenXireunion的博客
05-31 871
本教程基于一个手势识别数据集的YOLO训练结果，包含了常见的几种手势类别（如"biye"、"dianzan"、"woquan"、"five"和"OK"）。通过对这些结果的详细解读，您将学会如何分析任何YOLO训练输出，评估模型性能，并针对性地进行优化。
基于YOLOv8深度学习的智慧安防行人红外图像目标检测系统(PyQt5界面+数据集+训练代码)
ZSW1218的博客
11-16 1441
随着智慧安防技术的不断发展，行人目标检测在复杂环境中的准确性与实时性需求日益增加。针对传统检测方法在低光照、复杂背景等情况下检测性能不足的问题，本文提出了一种基于YOLOv8深度学习模型的行人红外图像目标检测系统。该系统通过对红外图像的预处理，结合YOLOv8模型的高效检测能力，实现了对红外图像中行人目标的精确定位与识别。实验表明，该系统在低光照、遮挡以及多目标情况下依然表现出较高的检测精度和实时性，适用于智慧社区、智能交通、军事安保等场景。本文的研究为基于深度学习的红外目标检测提供了一种高效解决方案，对智
使用tensorflow训练tfrecord文件的时候，loss开始下降后来上升的原因
w_xiaomu的博客
06-02 7347
以下内容是本人在训练时候所遇到，并且解决的，如果还有没有涉及到的，希望可以交流： 1.刚开始下降，后来上升，可能是数据集的问题，假如数据集训练集的总大小是5000张图片，如果你写为6000或者只要不是5000张的，都可能会出现开始下降后来上升的问题。如果解决该问题的方法是，修改数据集的总大小等于你训练数据集的总大小。 2 可能是模型的问题：如何判断是模型的问题，首先你使用未修改(此处指的是比如re...
YOLO介绍—datawhale
artificiali的博客
09-14 1980
良好表现的模型：训练和验证损失应该逐渐降低，最终趋于稳定。评价指标（如精度、召回率、mAP 等）应呈现逐步上升，并在高值区域趋于平稳。需要注意的情况：如果验证损失和训练损失出现较大差距，验证集上的损失不再下降，或评价指标不提升甚至下降，通常表明模型在验证集上的泛化能力较差，即可能过拟合。
【纯干货级教程】深度学习根据loss曲线进行分析调参
2401_84870184的博客
06-16 1万+
以YOLOv5/YOLOv7示例展示深度学习的目标检测算法在输出的文件中的loss曲线变化规律的一般情况的分析总结，并用以调整自己的模型、调参等。
基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的夜视行人检测系统（Python+PySide6界面+训练代码）
思绪无限的博客
03-02 1万+
本博客介绍了如何使用深度学习开发夜视行人检测系统，提供了基于YOLOv8算法的完整代码。文章比较了YOLOv8与YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5的性能，包括mAP和F1 Score，并深入讲解了YOLOv8的原理。提供的Python代码和训练数据集通过PySide6封装成直观UI界面，使系统能在低光下精确识别行人，支持多种输入源和功能，如热力图、目标标记、类别统计和参数调整。还包含基于SQLite的用户管理界面，允许模型切换和UI定制。旨在为初学者提供指导，代码和数据集链接已附于文末。
什么是目标检测？github项目解析（持续更新中）
weixin_46412999的博客
04-20 7822
人工智能的另一大任务之目标检测。跟着我从零开始，带你剥析github的项目内容，另外从原理掌握它到使用它
基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的交通信号灯识别系统（深度学习+UI界面+训练数据集+Python代码）
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思绪无限的博客
03-12 2万+
介绍了一个深度学习模型的交通信号灯识别系统，提供完整的实现代码见文末。采用YOLOv8算法，并评估了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5，分析其性能指标，如mAP、F1 Score等。深入解释了YOLOv8的原理，提供相应的Python代码、训练数据集，集成了PySide6的UI界面，以及基于SQLite数据库的登录注册界面。系统能够精准检测交通信号灯，支持图片、图片文件夹、视频文件及摄像头检测，包含热力图或柱状图分析、标记框类别、类别统计、可调Conf、IOU参数和结果可视化等功能。
基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的的商品标签识别系统（Python+PySide6界面+训练代码）
思绪无限的博客
03-11 8337
开发商品标签识别系统对零售效率和顾客体验至关重要。本博客介绍了利用深度学习构建此系统的完整代码资源，提供了基于YOLOv8算法的代码实现。系统与YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5性能对比，包括mAP、F1 Score分析。文章详解YOLOv8原理，附Python代码、数据集，并展示了PySide6 UI界面。系统准确识别商品标签，支持多种输入和功能，如热力图、类别统计。包含基于SQLite数据库的用户登录注册界面，支持模型切换、UI定制。旨在为新手提供指导，代码和数据集链接文章末提供。
基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的体育赛事目标检测系统（Python+PySide6界面+训练代码）
思绪无限的博客
03-02 1万+
开发体育赛事目标检测系统对体育分析和观赏体验极为重要。本博客介绍了如何使用深度学习构建此系统，提供了基于YOLOv8算法的实现代码，并比较了与YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5的性能，包括mAP和F1 Score指标。文章深入讲解了YOLOv8的原理，提供了Python代码、训练数据集和基于PySide6的UI界面。系统可以精确检测体育图像中的目标，如运动员和球类，支持多种输入源和功能，如热力图、类别统计和参数调整。还包括了基于SQLite的用户管理界面，允许模型切换和UI自定义，完整资源见文末链接。
基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的稻田虫害检测系统详解（深度学习+Python代码+UI界面+训练数据集）
思绪无限的博客
03-12 1万+
本文深入介绍了使用深度学习技术开发稻田虫害检测系统，分享了实现代码和训练数据集下载。系统基于YOLOv8、YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5算法，进行了性能比较，关注mAP、F1 Score等指标。本文详细介绍了YOLOv8原理，提供Python代码和完整数据集。系统可识别不同虫害，支持多种媒体输入如图像、视频、摄像头，另外功能有柱状图或热力图分析、多目标标记、类别计数等，并包含基于PySide6的UI界面和SQLite数据库的用户登录注册界面。旨在为初学者提供实践指南，代码和数据集详见文末。
yolo过拟合是什么样子
04-23
- 分类损失（cls_loss）在验证集上不降反升，如训练集cls_loss=$0.1$，验证集cls_loss=$0.5$ 2. **对特定样本的过度敏感** - 对训练数据中重复出现的背景模式错误检测为对象（如将特定纹理误判为目标） - 对...
yolov8姿态训练输出结果解读
04-01
最后，需要提醒用户注意过拟合的迹象，比如训练损失持续下降但验证损失开始上升，这时候可能需要早停或调整正则化参数。同时，建议用户参考官方文档或社区资源，以获取更详细的解释和优化建议。 总结一下，回答的...
基于YOLOv8深度学习的施工场景工程车检测识别系统
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01-08 1020
随着建筑施工现场对自动化、智能化管理的需求不断提升，施工场景中工程车的实时检测与识别成为保障施工安全与提高作业效率的关键。本文提出了一种基于YOLOv8深度学习模型的施工场景工程车检测与识别系统，结合PyQt5图形用户界面实现人机交互界面，并提供完整的数据集、训练代码及模型部署方案。系统能够对施工现场的主要工程车辆进行实时检测与分类，包括推土机、翻斗车、挖掘机、平地机、装载机、混凝土搅拌车、移动起重机和压路机等八种类型的车辆。
【conda报错】InvalidArchiveError
2301_76771784的博客
05-29 276
还是pip安装吧。
电脑用户名是中文，conda配置环境报错，该怎么解决
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2301_79618994的博客
05-31 291
Conda 默认创建虚拟环境的位置是在用户主目录下的文件夹中。
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qq_44710922的博客
05-28 489
Zsh/Bash 启动优化方案 本文介绍了如何优化Zsh/Bash的启动速度，重点解决Conda和NVM初始化拖慢终端启动的问题。通过分析启动时间测评，发现Conda和NVM是主要瓶颈。解决方案采用延迟加载技术，仅在第一次使用时初始化这些工具，而非每次终端启动时自动加载。 具体实现方法包括： 使用zprof分析启动耗时 重写Conda和NVM的初始化脚本为懒加载模式 通过别名机制实现按需加载 优化后终端启动时间显著减少，同时保留了完整功能。这种方法也适用于其他类似的环境管理工具。
【已解决】windows gitbash 出现CondaError: Run ‘conda init‘ before ‘conda activate‘
哪惧明天，风高路斜
05-28 460
【代码】【已解决】windows gitbash 出现CondaError: Run ‘conda init‘ before ‘conda activate‘
box_loss、cls_loss、dfl_loss分别是什么
02-20
### YOLO训练过程中的损失项解释 #### Box Loss 的定义和作用 Box loss 表示边界框回归损失，用于衡量预测的目标位置与真实标签之间的差异。此损失函数帮助模型学习如何更精确地定位物体的位置。通过最小化该损失，可以提高检测框的准确性[^1]。 ```python def compute_box_loss(predicted_boxes, target_boxes): # 计算预测框与实际框之间的误差 loss = (predicted_boxes - target_boxes).pow(2).mean() return loss ``` #### Classification Loss (Cls_Loss) 的定义和作用 Classification loss 或者称为 cls_loss 代表分类损失，即模型在预测目标类别时产生的错误程度。除了确定对象的具体坐标外，目标检测算法还需识别这些对象所属种类。因此，cls_loss 对于评估并改进模型对于不同类别的区分能力至关重要。 ```python import torch.nn.functional as F def compute_cls_loss(predictions, targets): # 使用交叉熵计算分类损失 loss = F.cross_entropy(predictions, targets) return loss ``` #### Distribution Focal Loss (DFL_Loss) 的定义和作用 Distribution focal loss （dfl_loss）是一种专门针对分布式的焦点损失，在YOLOv8等版本中被引入来增强小样本情况下的表现力。它不仅考虑了正负样本的比例失衡问题，还特别关注难例挖掘，使得网络能够更加专注于那些难以分辨的对象实例的学习。这有助于提升整体性能特别是当数据集中存在大量背景区域或罕见类别时的效果[^4]。 ```python def compute_dfl_loss(pred_dist, gt_dist): # 实现分布式焦点损失 quality_factor = ... # 质量因子调整 loss = -(gt_dist * pred_dist.log()).sum(dim=1).mean() * quality_factor return loss ```
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