Какова ожидаемая структура данных для pred и gt в model.loss(gt, pred) в модели YOLO?

Вопрос или проблема

Ответ или решение

В модели YOLO задаётся специфическая структура данных для переменных pred и gt, которые передаются в функцию потерь model.loss(gt, pred). Рассмотрим подробно, как правильно сформировать эти структуры.

Формирование pred (предсказания модели)

Для переменной pred в контексте вашей задачи требуется следующее:

1. Координаты рамок предсказаний (pred_boxes): они обычно представляются в формате [x_center, y_center, width, height], где x_center и y_center — это центр рамки, а width и height — её ширина и высота. Вектор pred_boxes может быть получен из модели, и это первые 4 элемента каждой строки pred_container.data. Эти значения должны быть в относительных координатах, нормализованных на размер изображения.

2. Оценки уверенности (pred_scores): это оценки от модели, которые показывают уверенность в присутствии объекта. Ваша модель уже возвращает это значение.

3. Метки классов (pred_labels): класс каждого предсказания, который представлен в виде индекса класса.

4. Составление pred: pred формируется как кортеж из трех компонентов: (pred_boxes, pred_scores, pred_labels).

Формирование gt (истинные значения)

gt (Ground Truth) представляет собой данные о истинных метках и рамках объектов:

1. Координаты истинных рамок (boxes): они должны быть преобразованы в тот же формат [x_center, y_center, width, height], что и для pred_boxes, и также быть нормализованными относительно размеров изображения.

2. Метки классов (classes): это класс (или идентификатор) объекта, представленный в виде индекса.

3. Составление gt: gt также представляет собой кортеж из двух компонентов: (boxes, classes).

Дополнительные соображения

• Ограничение модели на два класса: необходимо изменить количество выходных классов в архитектуре модели, а также настроить выходной слой и функцию потерь соответственно, чтобы учитывать только два класса.

• Рекомендуемое представление данных: YOLO обычно предпочитает относительные координаты для всех рамок, так как они упрощают адаптацию модели к различным размерам изображений во время инференса.

Заключение

Правильное формирование данных для функции потерь в модели YOLO — это залог успешной адаптации модели к вашей задаче. Необходимо обеспечить, чтобы предсказанные и истинные значения рамок и классов были в корректном формате. Это минимизирует ошибки и улучшает эффективность обучения модели.

Используя данные рекомендации, вы сможете лучше настроить процесс обучения для вашей модели YOLO и добиться оптимальных результатов.