YOLOv8でlossが異常に高い
解決したいこと
現在YOLOv8で物体検出を試しています。
気になっている点が、lossが高すぎることです。
下記画像のようにlossが800を超えており、学習が進んでも300とかです。このようになる原因が不明です。そもそも値としておかしい気がするのですが、どうなのでしょうか。
その一方で未知のテストデータに対してそこそこの精度で検知してくれます。。
漠然とした質問で恐縮ですが、原因と思われることなど教えていただけると幸いです。
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それだけだと正直どうなっているのかわからないので、学習曲線の図が欲しいですね。
可能性の一つですが、そもそも学習データの正規化していますか？
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Comments
@hrm_hrm
Questioner
回答ありがとうございます。
学習曲線は以下のとおりです。
正規化については問題なく実施されていると思います。
データの形式
データの形式がそもそもおかしいのではないのでしょうか？
YOLOの場合うろ覚えですが、
ラベル x座標 y座標 w h
的な感じだと思うのですが（公式を見てください）
そのまま座標や高さと幅を入力するのではなく
画像に対しての
ラベル ｘ座標/画像の横幅 y座標/画像の縦幅 BBoxの横幅/画像の横幅 BBoxの縦幅/画像の縦幅
数値のサイズが1より大きくなることはラベル以外ないです。0 324 543 43 435
0 0.33 0.455 0.7 0.8
過学習
それと、過学習が起こっているので、学習率を下げましょう
トレーニングlossが下がっているのに、ヴァリデーションlossが上がってしまっています。@hrm_hrm
Questioner
いろいろご助言いただきありがとうございます！
知識が足りないところがありましたので、勉強してみたいと思います！