理解 YOLOv3 的训练输出日志信息 |
您所在的位置：网站首页 › yolov3怎样停止训练 › 理解 YOLOv3 的训练输出日志信息 |
理解 YOLOv3 的训练输出日志信息
|
引言
YOLOv3 训练过程中输出在终端的不同的参数分别代表什么含义, 如何去理解这些参数？ 也许对于使用 YOLO 很久的用户来说, 对这些概念依然很模糊. 下边训练中使用的 .cfg 文件（文件保存在在工程目录的 cfg/ 目录下）： [net] # Training batch=64 subdivisions=8 height=416 width=416 channels=3 momentum=0.9 decay=0.0005 angle=0 saturation = 1.5 exposure = 1.5 hue=.1 learning_rate=0.001 burn_in=1000 max_batches = 80200 policy=steps steps=40000,60000 scales=.1,.1以下是训练过程中终端输出的一个截图： 以上截图显示了所有训练图片的一个批次（batch）, 批次大小的划分根据我们在 .cfg 文件中设置的 subdivisions 参数。在我使用的 .cfg 文件中 batch = 64 , subdivision = 8, 所以在训练输出中, 训练迭代包含了 8 组, 每组又包含了 8 张图片, 跟设定的 batch 和 subdivision 的值一致。 （注： 也就是说每轮迭代会从所有训练集里随机抽取 batch = 64 个样本参与训练, 所有这些 batch 个样本又被均分为 subdivision = 8 次送入网络参与训练, 以减轻 GPU 内存占用的压力）. Batch 输出针对上图中最后一行中的信息, 我们来一步一步的分析。如下的输出是由 detector.c 生成的, 具体代码见：点击打开链接. 部分关键代码如下: ... if (avg_loss < 0) avg_loss = loss; avg_loss = avg_loss*.9 + loss*.1; i = get_current_batch(net); printf("%ld: %f, %f avg, %f rate, %lf seconds, %d images\n", get_current_batch(net), loss, avg_loss, get_current_rate(net), what_time_is_it_now()-time, i*imgs); ... 9798： 指示当前训练的迭代次数; 0.370096： 是总体的 Loss(损失）; 0.451929 avg： 是平均 Loss, 这个数值应该越低越好, 一般来说, 一旦这个数值低于 0.060730 avg 就可以终止训练了; 0.001000 rate： 代表当前的学习率, 是在.cfg文件中定义的; 3.300000 seconds： 表示当前批次训练花费的总时间; 627072 images： 这一行最后的这个数值是 9798*64 的大小, 表示到目前为止, 参与训练的图片的总量.以下输出是我在训练 VOC 时达到 283234 次迭代时候的输出: 283234: 0.783273, 0.827796 avg, 0.000020 rate, 1.650999 seconds, 33988080 images可以看到 28W 次的训练之后, Loss 和 Avg Loss 并没有降低到 0.1 以下. 但是模型检测目标的准确率也已经很高了, 这就说明如果 Loss 和 Avg Loss 随着训练迭代次数的增加下降幅度变化很小, 这时就可以测试训练得到的模型了. 当然在实际应用过程中, 并不是 Loss 越低, 模型的精度和泛化性能越好. Subdivision 输出在分析 Subdivision 之前, 我们得了解一下 IOU（Intersection over Union, 也被称为交并集之比：点击打开链接）, 这样就能理解为什么 Subdivision 中的参数是一些重要且必须要输出的参数了. 可以看到, IOU（交集比并集）是一个衡量我们的模型检测特定的目标好坏的重要指标。100% 表示我们拥有了一个完美的检测, 即我们的矩形框跟目标完美重合。很明显, 我们需要优化这个参数。 回归正题, 我们来分析一下这些用来描述训练图集中的一个 Batch 的训练结果的输出。那些想自己深入源代码验证我所说的内容的同学可以查看这段代码：点击打开链接, 重要的实现部分摘录如下: *(l.cost) = pow(mag_array(l.delta, l.outputs * l.batch), 2); printf("Region %d Avg IOU: %f, Class: %f, ＼ Obj: %f, No Obj: %f, ＼ .5R: %f, .75R: %f, count: %d\n", net.index, avg_iou/count, avg_cat/class_count, avg_obj/count, avg_anyobj/(l.w*l.h*l.n*l.batch), recall/count, recall75/count, count);输出信息的数量是: subdivisions * ngpus * 3, 最小单元包含三条信息, 分别是： Region 82 Avg IOU: 0.759600, Class: 0.809470, Obj: 0.732717, No Obj: 0.002799, .5R: 1.000000, .75R: 0.500000, count: 4 Region 94 Avg IOU: 0.699416, Class: 0.917663, Obj: 0.226457, No Obj: 0.000643, .5R: 1.000000, .75R: 0.333333, count: 6 Region 106 Avg IOU: 0.667185, Class: 0.959919, Obj: 0.089371, No Obj: 0.000099, .5R: 1.000000, .75R: 0.000000, count: 1以上信息表示三个不同尺度(82, 94, 106)上预测到的不同大小的框的参数. 82 卷积层为最大的预测尺度, 使用较大的 mask, 但是可以预测出较小的物体; 94 卷积层为中间的预测尺度, 使用中等的 mask; 106卷积层为最小的预测尺度, 使用较小的 mask, 可以预测出较大的物体.上述输出信息的各个参数含义是(主要观察某一个尺度上的参数), 下面就 Region 82 分析: Region Avg IOU: 0.326577： 表示在当前 subdivision 内的图片的平均 IOU, 代表预测的矩形框和真实目标的交集与并集之比, 这里是 75.96%, 这个模型此时已经达到了很高的训练精度; Class: 0.809470: 标注物体分类的正确率, 期望该值趋近于1; Obj: 0.732717： 越接近 1 越好; No Obj: 0.002799： 期望该值越来越小, 但不为零; .5R: 1.000000： 是在 recall/count 中定义的, 是当前模型在所有 subdivision 图片中检测出的正样本与实际的正样本的比值。在本例中, 全部的正样本被正确的检测到。 count: 4： 所有当前 subdivision 图片（本例中一共 8 张）中包含正样本的图片的数量。 在输出 log 中的其他行中, 可以看到其他 subdivision 也有的只含有 6 或 1 个正样本, 说明在 subdivision 中含有不包含在检测对象 classes 中的图片。 参考资料[1]. 理解 YOLOv2 训练过程中输出参数含义 [2]. YOLOv3 训练过程中重要参数的理解和输出参数的含义 [3]. https://timebutt.github.io/static/understanding-YOLOv3-training-output/ |
【本文地址】
今日新闻 |
推荐新闻 |