Обнаружение объектов Используя глубокое обучение YOLO v3

Этот пример использует:

В этом примере показано, как обучить детектор объектов YOLO v3.

Глубокое обучение является мощным методом машинного обучения, который можно использовать, чтобы обучить устойчивые детекторы объектов. Несколько методов для обнаружения объектов существуют, включая Faster R-CNN, вы только смотрите однажды (YOLO) v2, и один детектор выстрела (SSD). В этом примере показано, как обучить детектор объектов YOLO v3. YOLO v3 улучшает YOLO v2 путем добавления обнаружения в нескольких шкалах, чтобы помочь обнаружить меньшие объекты. Кроме того, функция потерь, используемая для обучения, разделена на среднеквадратическую ошибку для регрессии ограничительной рамки и бинарную перекрестную энтропию для предметной классификации, чтобы помочь улучшить точность обнаружения.

Примечание: Этот пример требует Модели Computer Vision Toolbox™ для обнаружения объектов YOLO v3. Можно установить Модель Computer Vision Toolbox для обнаружения объектов YOLO v3 из Add-On Explorer. Для получения дополнительной информации об установке дополнений, смотрите, Получают и Управляют Дополнениями.

Загрузите предварительно обученную сеть

Загрузите предварительно обученную сеть с помощью функции помощника downloadPretrainedYOLOv3Detector избегать необходимости ожидать обучения завершиться. Если вы хотите обучить сеть, установите doTraining переменная к true.

doTraining = true;

if ~doTraining
    preTrainedDetector = downloadPretrainedYOLOv3Detector();    
end

Загрузка данных

Этот пример использует маленький набор маркированных данных, который содержит 295 изображений. Многие из этих изображений прибывают из Автомобилей Калифорнийского технологического института 1 999 и 2 001 набор данных, доступный в Калифорнийском технологическом институте Вычислительный веб-сайт Видения, созданный Пьетро Пероной и используемый с разрешением. Каждое изображение содержит один или два помеченных экземпляра транспортного средства. Небольшой набор данных полезен для исследования метода обучения YOLO v3, но на практике, более помеченные изображения необходимы, чтобы обучить устойчивую сеть.

Разархивируйте изображения транспортного средства и загрузите достоверные данные транспортного средства.

unzip vehicleDatasetImages.zip
data = load('vehicleDatasetGroundTruth.mat');
vehicleDataset = data.vehicleDataset;

% Add the full path to the local vehicle data folder.
vehicleDataset.imageFilename = fullfile(pwd, vehicleDataset.imageFilename);

Примечание: В случае нескольких классов, данные могут также организованный как три столбца, где первый столбец содержит имена файла образа с путями, второй столбец содержит ограничительные рамки, и третий столбец должен быть вектором ячейки, который содержит имена метки, соответствующие каждой ограничительной рамке. Для получения дополнительной информации о том, как расположить ограничительные рамки и метки, смотрите boxLabelDatastore (Computer Vision Toolbox).

Все ограничительные рамки должны быть в форме [x y width height]. Этот вектор задает левый верхний угол и размер ограничительной рамки в пикселях.

Разделите набор данных в набор обучающих данных для того, чтобы обучить сеть и набор тестов для оценки сети. Используйте 60% данных для набора обучающих данных и остальных для набора тестов.

rng(0);
shuffledIndices = randperm(height(vehicleDataset));
idx = floor(0.6 * length(shuffledIndices));
trainingDataTbl = vehicleDataset(shuffledIndices(1:idx), :);
testDataTbl = vehicleDataset(shuffledIndices(idx+1:end), :);

Создайте datastore изображений для загрузки изображений.

imdsTrain = imageDatastore(trainingDataTbl.imageFilename);
imdsTest = imageDatastore(testDataTbl.imageFilename);

Создайте datastore для ограничительных рамок основной истины.

bldsTrain = boxLabelDatastore(trainingDataTbl(:, 2:end));
bldsTest = boxLabelDatastore(testDataTbl(:, 2:end));

Объедините изображение и хранилища данных метки поля.

trainingData = combine(imdsTrain, bldsTrain);
testData = combine(imdsTest, bldsTest);

Используйте validateInputData обнаружить недопустимые изображения, ограничительные рамки или маркирует i.e.,

Выборки с недопустимым форматом изображения или содержащий NaNs
Ограничительные рамки, содержащие zeros/NaNs/Infs/empty
Метки Missing/non-categorical.

Значения ограничительных рамок должны быть конечными, положительными, недробными, non-NaN и должны быть в границе изображения с положительной высотой и шириной. Любые недопустимые выборки должны или быть отброшены или зафиксированы для соответствующего обучения.

validateInputData(trainingData);
validateInputData(testData);

Увеличение данных

Увеличение данных используется, чтобы улучшить сетевую точность путем случайного преобразования исходных данных во время обучения. При помощи увеличения данных можно добавить больше разнообразия в обучающие данные, на самом деле не имея необходимость увеличить число помеченных обучающих выборок.

Используйте transform функция, чтобы применить пользовательские увеличения данных к обучающим данным. augmentData функция помощника, перечисленная в конце примера, применяет следующие увеличения к входным данным.

Увеличение колебания цвета на HSV-пробеле
Случайный горизонтальный щелчок
Случайное масштабирование на 10 процентов

augmentedTrainingData = transform(trainingData, @augmentData);

Считайте то же изображение четыре раза и отобразите увеличенные обучающие данные.

% Visualize the augmented images.
augmentedData = cell(4,1);
for k = 1:4
    data = read(augmentedTrainingData);
    augmentedData{k} = insertShape(data{1,1}, 'Rectangle', data{1,2});
    reset(augmentedTrainingData);
end
figure
montage(augmentedData, 'BorderSize', 10)

Задайте детектор объектов YOLO v3

Детектор YOLO v3 в этом примере основан на SqueezeNet и использует сеть извлечения признаков в SqueezeNet со сложением двух голов обнаружения в конце. Вторая голова обнаружения является дважды размером первой головы обнаружения, таким образом, это лучше способно обнаружить маленькие объекты. Обратите внимание на то, что можно задать любое количество глав обнаружения различных размеров на основе размера объектов, которые вы хотите обнаружить. Использование детектора YOLO v3 поля привязки, оцененные с помощью обучающих данных, чтобы иметь лучшее начальное уголовное прошлое, соответствующее типу набора данных и помочь детектору учиться предсказывать поля точно. Для получения информации о полях привязки смотрите Поля Привязки для Обнаружения объектов (Computer Vision Toolbox).

Сеть YOLO v3, существующая в детекторе YOLO v3, проиллюстрирована в следующей схеме.

Можно использовать Deep Network Designer, чтобы создать сеть, показанную в схеме.

Задайте сетевой входной размер. При выборе сетевого входного размера считайте минимальный размер требуемым запустить саму сеть, размер учебных изображений и вычислительную стоимость, понесенную путем обработки данных в выбранном размере. Когда это возможно, выберите размер входного сигнала сети, который близок к размеру обучающего изображения и больше, чем размер входного сигнала, необходимый для сети. Чтобы уменьшать вычислительную стоимость выполнения примера, задайте сетевой входной размер [227 227 3].

networkInputSize = [227 227 3];

Во-первых, используйте transform предварительно обрабатывать обучающие данные для вычисления полей привязки, когда учебные изображения, используемые в этом примере, больше, чем 227 227 и отличаются по размеру. Задайте количество привязок как 6, чтобы достигнуть хорошего компромисса между количеством привязок и означать IoU. Используйте estimateAnchorBoxes функционируйте, чтобы оценить поля привязки. Для получения дополнительной информации при оценке полей привязки, смотрите Оценочные Поля Привязки От Обучающих данных (Computer Vision Toolbox). В случае использования предварительно обученного детектора объектов YOLOv3 должны быть заданы поля привязки, вычисленные на тот конкретный обучающий набор данных. Обратите внимание на то, что процесс оценки не детерминирован. Чтобы препятствовать тому, чтобы предполагаемые поля привязки изменились при настройке других гиперпараметров, устанавливает случайный seed до оценки с помощью rng.

rng(0)
trainingDataForEstimation = transform(trainingData, @(data)preprocessData(data, networkInputSize));
numAnchors = 6;
[anchors, meanIoU] = estimateAnchorBoxes(trainingDataForEstimation, numAnchors)

anchors = 6×2

    42    34
   161   130
    97    93
   143   124
    33    24
    69    66

meanIoU = 0.8423

Задайте anchorBoxes использовать в обоих головы обнаружения. anchorBoxes массив ячеек [Mx1], где M обозначает количество голов обнаружения. Каждая голова обнаружения состоит из матрицы [Nx2] anchors, где N является количеством привязок, чтобы использовать. Выберите anchorBoxes поскольку каждое обнаружение направляется на основе размера карты функции. Используйте больший anchors в более низкой шкале и меньшем anchors в более высокой шкале. Для этого отсортируйте anchors с большими полями привязки сначала и присвоением первые три к первому обнаружению направляются и следующие три во вторую голову обнаружения.

area = anchors(:, 1).*anchors(:, 2);
[~, idx] = sort(area, 'descend');
anchors = anchors(idx, :);
anchorBoxes = {anchors(1:3,:)
    anchors(4:6,:)
    };

Загрузите сеть SqueezeNet, предварительно обученную на наборе данных Imagenet, и затем задайте имена классов. Можно также принять решение загрузить различную предварительно обученную сеть, обученную на наборе данных COCO, таком как tiny-yolov3-coco или darknet53-coco или набор данных Imagenet, такой как MobileNet-v2 или ResNet-18. YOLO v3 выполняет лучше и обучается быстрее, когда вы используете предварительно обученную сеть.

baseNetwork = squeezenet;
classNames = trainingDataTbl.Properties.VariableNames(2:end);

Затем создайте yolov3ObjectDetector объект путем добавления источника сети обнаружения. Выбор оптимального источника сети обнаружения требует метода проб и ошибок, и можно использовать analyzeNetwork найти имена потенциального источника сети обнаружения в сети. В данном примере используйте fire9-concat и fire5-concat слои как DetectionNetworkSource.

yolov3Detector = yolov3ObjectDetector(baseNetwork, classNames, anchorBoxes, 'DetectionNetworkSource', {'fire9-concat', 'fire5-concat'});

В качестве альтернативы вместо сети, созданной выше использования SqueezeNet, другие предварительно обученные архитектуры YOLOv3, обученные с помощью больших наборов данных как MS-COCO, могут использоваться, чтобы передать, изучают детектор на задаче обнаружения пользовательского объекта. Передача обучения может быть понята путем изменения имен классов и anchorBoxes. Рабочий процесс передачи обучения рекомендуется, если класс обнаружения пользовательского объекта присутствует или как один из класса или как подкласс классов, обученных в предварительно обученной сети.

Предварительно обработайте обучающие данные

Предварительно обработайте увеличенные обучающие данные, чтобы подготовиться к обучению. preprocess (Computer Vision Toolbox) метод в yolov3ObjectDetector (Computer Vision Toolbox), применяет следующие операции предварительной обработки к входным данным.

Измените размер изображений к сетевому входному размеру путем поддержания соотношения сторон.
Масштабируйте пиксели изображения в области значений [0 1].

preprocessedTrainingData = transform(augmentedTrainingData, @(data)preprocess(yolov3Detector, data));

Считайте предварительно обработанные обучающие данные.

data = read(preprocessedTrainingData);

Отобразите изображение с ограничительными рамками.

I = data{1,1};
bbox = data{1,2};
annotatedImage = insertShape(I, 'Rectangle', bbox);
annotatedImage = imresize(annotatedImage,2);
figure
imshow(annotatedImage)

Сбросьте datastore.

reset(preprocessedTrainingData);

Задайте опции обучения

Задайте эти опции обучения.

Определите номер эпох, чтобы быть 80.
Установите мини-пакетный размер как 8. Устойчивое обучение может быть возможным с уровнями высшего образования, когда выше мини-пакетный размер является used. Несмотря на то, что, это должно быть установлено в зависимости от доступной памяти.
Установите скорость обучения на 0,001.
Установите период прогрева как 1000 итерации. Этот параметр обозначает количество итераций, чтобы увеличить скорость обучения экспоненциально на основе формулы $learningRate \times {(\frac{iteration}{warmupPeriod})}^{4}$ . Это помогает в стабилизации градиентов на уровнях высшего образования.
Установитесь коэффициент регуляризации L2 на 0,0005.
Задайте порог штрафа как 0,5. Оштрафованы обнаружения, которые перекрывают меньше чем 0,5 с основной истиной.
Инициализируйте скорость градиента как []. Это используется SGDM, чтобы сохранить скорость градиентов.

numEpochs = 80;
miniBatchSize = 8;
learningRate = 0.001;
warmupPeriod = 1000;
l2Regularization = 0.0005;
penaltyThreshold = 0.5;
velocity = [];

Обучите модель

Обучайтесь на графическом процессоре, если вы доступны. Используя графический процессор требует Parallel Computing Toolbox™, и CUDA® включил NVIDIA® графический процессор. Для получения информации о поддерживаемом вычислите возможности, смотрите Поддержку графического процессора Релизом (Parallel Computing Toolbox).

Используйте minibatchqueue функционируйте, чтобы разделить предварительно обработанные обучающие данные в пакеты с функцией поддержки createBatchData который возвращает пакетные изображения и ограничительные рамки, объединенные с соответствующими идентификаторами класса. Для более быстрой экстракции пакетных данных для обучения, dispatchInBackground должен быть установлен в "истинный", который гарантирует использование параллельного пула.

minibatchqueue автоматически обнаруживает доступность графического процессора. Если вы не имеете графического процессора или не хотите использовать один для обучения, устанавливать OutputEnvironment параметр к "cpu".

if canUseParallelPool
   dispatchInBackground = true;
else
   dispatchInBackground = false;
end

mbqTrain = minibatchqueue(preprocessedTrainingData, 2,...
        "MiniBatchSize", miniBatchSize,...
        "MiniBatchFcn", @(images, boxes, labels) createBatchData(images, boxes, labels, classNames), ...
        "MiniBatchFormat", ["SSCB", ""],...
        "DispatchInBackground", dispatchInBackground,...
        "OutputCast", ["", "double"]);

Создайте использование плоттера процесса обучения, поддерживающее функциональный configureTrainingProgressPlotter видеть график, в то время как обучение детектор возражают с пользовательским учебным циклом.

Наконец, задайте пользовательский учебный цикл. Для каждой итерации:

Считайте данные из minibatchqueue. Если это больше не имеет данных, сбросьте minibatchqueue и перестановка.
Оцените градиенты модели с помощью dlfeval и modelGradients функция. Функциональный modelGradients, перечисленный как функция поддержки, возвращает градиенты потери относительно настраиваемых параметров в net, соответствующая мини-пакетная потеря и состояние текущего пакета.
Примените фактор затухания веса к градиентам к регуляризации для большего количества устойчивого обучения.
Определите скорость обучения на основе итераций с помощью piecewiseLearningRateWithWarmup поддерживание функции.
Обновите параметры детектора с помощью sgdmupdate функция.
Обновите state параметры детектора со скользящим средним значением.
Отобразите скорость обучения, общую сумму убытков и отдельные потери (потеря поля, объектная потеря и потеря класса) для каждой итерации. Они могут использоваться, чтобы интерпретировать, как соответствующие потери изменяются в каждой итерации. Например, внезапный скачок в потере поля после немногих итераций подразумевает, что существует Inf или NaNs в предсказаниях.
Обновите график процесса обучения.

Обучение может также быть отключено, если потеря насыщала в течение нескольких эпох.

if doTraining
    
    % Create subplots for the learning rate and mini-batch loss.
    fig = figure;
    [lossPlotter, learningRatePlotter] = configureTrainingProgressPlotter(fig);

    iteration = 0;
    % Custom training loop.
    for epoch = 1:numEpochs
          
        reset(mbqTrain);
        shuffle(mbqTrain);
        
        while(hasdata(mbqTrain))
            iteration = iteration + 1;
           
            [XTrain, YTrain] = next(mbqTrain);
            
            % Evaluate the model gradients and loss using dlfeval and the
            % modelGradients function.
            [gradients, state, lossInfo] = dlfeval(@modelGradients, yolov3Detector, XTrain, YTrain, penaltyThreshold);
    
            % Apply L2 regularization.
            gradients = dlupdate(@(g,w) g + l2Regularization*w, gradients, yolov3Detector.Learnables);
    
            % Determine the current learning rate value.
            currentLR = piecewiseLearningRateWithWarmup(iteration, epoch, learningRate, warmupPeriod, numEpochs);
    
            % Update the detector learnable parameters using the SGDM optimizer.
            [yolov3Detector.Learnables, velocity] = sgdmupdate(yolov3Detector.Learnables, gradients, velocity, currentLR);
    
            % Update the state parameters of dlnetwork.
            yolov3Detector.State = state;
              
            % Display progress.
            displayLossInfo(epoch, iteration, currentLR, lossInfo);  
                
            % Update training plot with new points.
            updatePlots(lossPlotter, learningRatePlotter, iteration, currentLR, lossInfo.totalLoss);
        end        
    end
else
    yolov3Detector = preTrainedDetector;
end

Epoch : 1 | Iteration : 1 | Learning Rate : 1e-15 | Total Loss : 2034.4574 | Box Loss : 1.2703 | Object Loss : 2032.5195 | Class Loss : 0.66761
Epoch : 1 | Iteration : 2 | Learning Rate : 1.6e-14 | Total Loss : 2040.5183 | Box Loss : 5.8543 | Object Loss : 2033.9915 | Class Loss : 0.67264
Epoch : 1 | Iteration : 3 | Learning Rate : 8.1e-14 | Total Loss : 2039.3861 | Box Loss : 5.0515 | Object Loss : 2033.4391 | Class Loss : 0.89554
Epoch : 1 | Iteration : 4 | Learning Rate : 2.56e-13 | Total Loss : 2045.5454 | Box Loss : 2.5824 | Object Loss : 2042.353 | Class Loss : 0.61002
Epoch : 1 | Iteration : 5 | Learning Rate : 6.25e-13 | Total Loss : 2034.3147 | Box Loss : 4.6497 | Object Loss : 2028.9595 | Class Loss : 0.70542
Epoch : 1 | Iteration : 6 | Learning Rate : 1.296e-12 | Total Loss : 2038.448 | Box Loss : 6.7472 | Object Loss : 2031.0361 | Class Loss : 0.66469
Epoch : 1 | Iteration : 7 | Learning Rate : 2.401e-12 | Total Loss : 2043.5757 | Box Loss : 2.474 | Object Loss : 2040.5457 | Class Loss : 0.55609
Epoch : 1 | Iteration : 8 | Learning Rate : 4.096e-12 | Total Loss : 2044.3937 | Box Loss : 6.5438 | Object Loss : 2037.5107 | Class Loss : 0.33914
Epoch : 1 | Iteration : 9 | Learning Rate : 6.561e-12 | Total Loss : 2029.511 | Box Loss : 2.3748 | Object Loss : 2026.4377 | Class Loss : 0.69853
Epoch : 1 | Iteration : 10 | Learning Rate : 1e-11 | Total Loss : 2026.5184 | Box Loss : 2.2127 | Object Loss : 2023.8136 | Class Loss : 0.49224
Epoch : 1 | Iteration : 11 | Learning Rate : 1.4641e-11 | Total Loss : 2052.4109 | Box Loss : 4.4924 | Object Loss : 2047.2883 | Class Loss : 0.63001
Epoch : 1 | Iteration : 12 | Learning Rate : 2.0736e-11 | Total Loss : 2039.0267 | Box Loss : 4.2858 | Object Loss : 2034.1895 | Class Loss : 0.55147
Epoch : 1 | Iteration : 13 | Learning Rate : 2.8561e-11 | Total Loss : 2053.4932 | Box Loss : 2.1127 | Object Loss : 2050.6885 | Class Loss : 0.69185
Epoch : 1 | Iteration : 14 | Learning Rate : 3.8416e-11 | Total Loss : 2040.917 | Box Loss : 2.8612 | Object Loss : 2037.4712 | Class Loss : 0.58456
Epoch : 1 | Iteration : 15 | Learning Rate : 5.0625e-11 | Total Loss : 2043.094 | Box Loss : 2.8008 | Object Loss : 2039.9056 | Class Loss : 0.3876
Epoch : 1 | Iteration : 16 | Learning Rate : 6.5536e-11 | Total Loss : 2031.8059 | Box Loss : 3.2756 | Object Loss : 2028.0403 | Class Loss : 0.49002
Epoch : 1 | Iteration : 17 | Learning Rate : 8.3521e-11 | Total Loss : 2044.72 | Box Loss : 1.6522 | Object Loss : 2042.4524 | Class Loss : 0.61532
Epoch : 1 | Iteration : 18 | Learning Rate : 1.0498e-10 | Total Loss : 2050.0471 | Box Loss : 4.1119 | Object Loss : 2045.4639 | Class Loss : 0.47138
Epoch : 1 | Iteration : 19 | Learning Rate : 1.3032e-10 | Total Loss : 2033.7067 | Box Loss : 2.8427 | Object Loss : 2030.1394 | Class Loss : 0.72465
Epoch : 1 | Iteration : 20 | Learning Rate : 1.6e-10 | Total Loss : 2036.5347 | Box Loss : 3.1793 | Object Loss : 2032.9583 | Class Loss : 0.39718
Epoch : 1 | Iteration : 21 | Learning Rate : 1.9448e-10 | Total Loss : 2029.7346 | Box Loss : 3.6625 | Object Loss : 2025.3025 | Class Loss : 0.76967
Epoch : 1 | Iteration : 22 | Learning Rate : 2.3426e-10 | Total Loss : 2026.9553 | Box Loss : 2.9675 | Object Loss : 2023.5861 | Class Loss : 0.4017
Epoch : 1 | Iteration : 23 | Learning Rate : 2.7984e-10 | Total Loss : 2019.0176 | Box Loss : 0.84919 | Object Loss : 2017.3557 | Class Loss : 0.81262
Epoch : 2 | Iteration : 24 | Learning Rate : 3.3178e-10 | Total Loss : 2033.5848 | Box Loss : 3.0358 | Object Loss : 2029.8921 | Class Loss : 0.65696
Epoch : 2 | Iteration : 25 | Learning Rate : 3.9063e-10 | Total Loss : 2045.8374 | Box Loss : 3.4959 | Object Loss : 2041.6012 | Class Loss : 0.74038
Epoch : 2 | Iteration : 26 | Learning Rate : 4.5698e-10 | Total Loss : 2036.3354 | Box Loss : 2.1746 | Object Loss : 2033.5701 | Class Loss : 0.59084
Epoch : 2 | Iteration : 27 | Learning Rate : 5.3144e-10 | Total Loss : 2036.7156 | Box Loss : 3.0053 | Object Loss : 2032.9835 | Class Loss : 0.72679
Epoch : 2 | Iteration : 28 | Learning Rate : 6.1466e-10 | Total Loss : 2030.1866 | Box Loss : 3.4409 | Object Loss : 2026.0948 | Class Loss : 0.65091
Epoch : 2 | Iteration : 29 | Learning Rate : 7.0728e-10 | Total Loss : 2026.7745 | Box Loss : 1.0128 | Object Loss : 2025.1301 | Class Loss : 0.63154
Epoch : 2 | Iteration : 30 | Learning Rate : 8.1e-10 | Total Loss : 2039.3251 | Box Loss : 3.1312 | Object Loss : 2035.4562 | Class Loss : 0.73767
Epoch : 2 | Iteration : 31 | Learning Rate : 9.2352e-10 | Total Loss : 2034.1394 | Box Loss : 4.8098 | Object Loss : 2028.5234 | Class Loss : 0.8062
Epoch : 2 | Iteration : 32 | Learning Rate : 1.0486e-09 | Total Loss : 2035.0363 | Box Loss : 4.7082 | Object Loss : 2029.7371 | Class Loss : 0.59096
Epoch : 2 | Iteration : 33 | Learning Rate : 1.1859e-09 | Total Loss : 2053.9387 | Box Loss : 3.5839 | Object Loss : 2049.7886 | Class Loss : 0.56609
Epoch : 2 | Iteration : 34 | Learning Rate : 1.3363e-09 | Total Loss : 2041.5179 | Box Loss : 2.808 | Object Loss : 2038.3765 | Class Loss : 0.33344
Epoch : 2 | Iteration : 35 | Learning Rate : 1.5006e-09 | Total Loss : 2035.2411 | Box Loss : 2.7223 | Object Loss : 2032.0865 | Class Loss : 0.43231
Epoch : 2 | Iteration : 36 | Learning Rate : 1.6796e-09 | Total Loss : 2050.2747 | Box Loss : 5.3999 | Object Loss : 2044.2727 | Class Loss : 0.60193
Epoch : 2 | Iteration : 37 | Learning Rate : 1.8742e-09 | Total Loss : 2043.5969 | Box Loss : 5.5765 | Object Loss : 2037.3926 | Class Loss : 0.6279
Epoch : 2 | Iteration : 38 | Learning Rate : 2.0851e-09 | Total Loss : 2038.2933 | Box Loss : 3.4637 | Object Loss : 2034.1479 | Class Loss : 0.6816
Epoch : 2 | Iteration : 39 | Learning Rate : 2.3134e-09 | Total Loss : 2038.1877 | Box Loss : 2.5275 | Object Loss : 2035.101 | Class Loss : 0.55933
Epoch : 2 | Iteration : 40 | Learning Rate : 2.56e-09 | Total Loss : 2036.8016 | Box Loss : 2.0805 | Object Loss : 2034.0248 | Class Loss : 0.69634
Epoch : 2 | Iteration : 41 | Learning Rate : 2.8258e-09 | Total Loss : 2032.4956 | Box Loss : 2.0393 | Object Loss : 2030.0411 | Class Loss : 0.41518
Epoch : 2 | Iteration : 42 | Learning Rate : 3.1117e-09 | Total Loss : 2036.3785 | Box Loss : 3.8184 | Object Loss : 2032.1405 | Class Loss : 0.41965
Epoch : 2 | Iteration : 43 | Learning Rate : 3.4188e-09 | Total Loss : 2037.4792 | Box Loss : 2.2771 | Object Loss : 2034.524 | Class Loss : 0.67814
Epoch : 2 | Iteration : 44 | Learning Rate : 3.7481e-09 | Total Loss : 2036.874 | Box Loss : 2.9961 | Object Loss : 2033.1942 | Class Loss : 0.68376
Epoch : 2 | Iteration : 45 | Learning Rate : 4.1006e-09 | Total Loss : 2042.7714 | Box Loss : 5.42 | Object Loss : 2036.751 | Class Loss : 0.60037
Epoch : 2 | Iteration : 46 | Learning Rate : 4.4775e-09 | Total Loss : 2040.7478 | Box Loss : 15.8955 | Object Loss : 2024.0149 | Class Loss : 0.83739
Epoch : 3 | Iteration : 47 | Learning Rate : 4.8797e-09 | Total Loss : 2029.9019 | Box Loss : 5.3115 | Object Loss : 2023.8076 | Class Loss : 0.78269
Epoch : 3 | Iteration : 48 | Learning Rate : 5.3084e-09 | Total Loss : 2037.0276 | Box Loss : 3.8952 | Object Loss : 2032.524 | Class Loss : 0.60828
Epoch : 3 | Iteration : 49 | Learning Rate : 5.7648e-09 | Total Loss : 2024.6521 | Box Loss : 2.2851 | Object Loss : 2021.6416 | Class Loss : 0.72537
Epoch : 3 | Iteration : 50 | Learning Rate : 6.25e-09 | Total Loss : 2030.0686 | Box Loss : 3.7038 | Object Loss : 2025.936 | Class Loss : 0.42867
Epoch : 3 | Iteration : 51 | Learning Rate : 6.7652e-09 | Total Loss : 2033.3076 | Box Loss : 1.6001 | Object Loss : 2031.0587 | Class Loss : 0.64882
Epoch : 3 | Iteration : 52 | Learning Rate : 7.3116e-09 | Total Loss : 2031.2271 | Box Loss : 2.8679 | Object Loss : 2027.5931 | Class Loss : 0.76597
Epoch : 3 | Iteration : 53 | Learning Rate : 7.8905e-09 | Total Loss : 2026.3621 | Box Loss : 1.5324 | Object Loss : 2024.1782 | Class Loss : 0.65154
Epoch : 3 | Iteration : 54 | Learning Rate : 8.5031e-09 | Total Loss : 2031.1776 | Box Loss : 3.7035 | Object Loss : 2026.9082 | Class Loss : 0.56593
Epoch : 3 | Iteration : 55 | Learning Rate : 9.1506e-09 | Total Loss : 2034.3107 | Box Loss : 2.6567 | Object Loss : 2030.9513 | Class Loss : 0.70268
Epoch : 3 | Iteration : 56 | Learning Rate : 9.8345e-09 | Total Loss : 2021.8693 | Box Loss : 3.34 | Object Loss : 2017.9197 | Class Loss : 0.60955
Epoch : 3 | Iteration : 57 | Learning Rate : 1.0556e-08 | Total Loss : 2024.7795 | Box Loss : 5.4342 | Object Loss : 2018.5682 | Class Loss : 0.77708
Epoch : 3 | Iteration : 58 | Learning Rate : 1.1316e-08 | Total Loss : 2021.3302 | Box Loss : 2.4311 | Object Loss : 2018.3871 | Class Loss : 0.5121
Epoch : 3 | Iteration : 59 | Learning Rate : 1.2117e-08 | Total Loss : 2028.3229 | Box Loss : 3.0344 | Object Loss : 2024.6876 | Class Loss : 0.60097
Epoch : 3 | Iteration : 60 | Learning Rate : 1.296e-08 | Total Loss : 2029.2771 | Box Loss : 3.7049 | Object Loss : 2025.1646 | Class Loss : 0.40764
Epoch : 3 | Iteration : 61 | Learning Rate : 1.3846e-08 | Total Loss : 2023.4316 | Box Loss : 2.836 | Object Loss : 2020.1001 | Class Loss : 0.49552
Epoch : 3 | Iteration : 62 | Learning Rate : 1.4776e-08 | Total Loss : 2018.3862 | Box Loss : 3.4428 | Object Loss : 2014.299 | Class Loss : 0.64438
Epoch : 3 | Iteration : 63 | Learning Rate : 1.5753e-08 | Total Loss : 1997.1346 | Box Loss : 5.3684 | Object Loss : 1991.0413 | Class Loss : 0.72492
Epoch : 3 | Iteration : 64 | Learning Rate : 1.6777e-08 | Total Loss : 2008.8459 | Box Loss : 3.0047 | Object Loss : 2005.2698 | Class Loss : 0.57158
Epoch : 3 | Iteration : 65 | Learning Rate : 1.7851e-08 | Total Loss : 2003.0519 | Box Loss : 3.0569 | Object Loss : 1999.3745 | Class Loss : 0.62048
Epoch : 3 | Iteration : 66 | Learning Rate : 1.8975e-08 | Total Loss : 1996.9225 | Box Loss : 5.2107 | Object Loss : 1991.1674 | Class Loss : 0.54448
Epoch : 3 | Iteration : 67 | Learning Rate : 2.0151e-08 | Total Loss : 1993.1699 | Box Loss : 2.067 | Object Loss : 1990.5317 | Class Loss : 0.5712
Epoch : 3 | Iteration : 68 | Learning Rate : 2.1381e-08 | Total Loss : 1996.2117 | Box Loss : 1.808 | Object Loss : 1993.8293 | Class Loss : 0.57438
Epoch : 3 | Iteration : 69 | Learning Rate : 2.2667e-08 | Total Loss : 1960.97 | Box Loss : 3.5167 | Object Loss : 1957.0793 | Class Loss : 0.37408
Epoch : 4 | Iteration : 70 | Learning Rate : 2.401e-08 | Total Loss : 1987.9667 | Box Loss : 3.758 | Object Loss : 1983.6907 | Class Loss : 0.518
Epoch : 4 | Iteration : 71 | Learning Rate : 2.5412e-08 | Total Loss : 1985.2295 | Box Loss : 1.5088 | Object Loss : 1983.1033 | Class Loss : 0.6174
Epoch : 4 | Iteration : 72 | Learning Rate : 2.6874e-08 | Total Loss : 1986.2605 | Box Loss : 5.0329 | Object Loss : 1980.4592 | Class Loss : 0.76839
Epoch : 4 | Iteration : 73 | Learning Rate : 2.8398e-08 | Total Loss : 1983.7778 | Box Loss : 2.5958 | Object Loss : 1980.4906 | Class Loss : 0.69158
Epoch : 4 | Iteration : 74 | Learning Rate : 2.9987e-08 | Total Loss : 1983.8669 | Box Loss : 3.2597 | Object Loss : 1980.2219 | Class Loss : 0.38521
Epoch : 4 | Iteration : 75 | Learning Rate : 3.1641e-08 | Total Loss : 1965.298 | Box Loss : 2.8892 | Object Loss : 1962.0405 | Class Loss : 0.3683
Epoch : 4 | Iteration : 76 | Learning Rate : 3.3362e-08 | Total Loss : 1975.8003 | Box Loss : 4.5828 | Object Loss : 1970.3978 | Class Loss : 0.81973
Epoch : 4 | Iteration : 77 | Learning Rate : 3.5153e-08 | Total Loss : 1956.8281 | Box Loss : 3.4007 | Object Loss : 1952.7102 | Class Loss : 0.71722
Epoch : 4 | Iteration : 78 | Learning Rate : 3.7015e-08 | Total Loss : 1947.5746 | Box Loss : 3.6963 | Object Loss : 1943.3844 | Class Loss : 0.49393
Epoch : 4 | Iteration : 79 | Learning Rate : 3.895e-08 | Total Loss : 1945.3359 | Box Loss : 2.7079 | Object Loss : 1941.9802 | Class Loss : 0.64784
Epoch : 4 | Iteration : 80 | Learning Rate : 4.096e-08 | Total Loss : 1936.6976 | Box Loss : 3.5695 | Object Loss : 1932.4708 | Class Loss : 0.65735
Epoch : 4 | Iteration : 81 | Learning Rate : 4.3047e-08 | Total Loss : 1940.713 | Box Loss : 3.8212 | Object Loss : 1936.5292 | Class Loss : 0.36271
Epoch : 4 | Iteration : 82 | Learning Rate : 4.5212e-08 | Total Loss : 1920.8802 | Box Loss : 3.2441 | Object Loss : 1917.2192 | Class Loss : 0.41683
Epoch : 4 | Iteration : 83 | Learning Rate : 4.7458e-08 | Total Loss : 1911.2277 | Box Loss : 3.8905 | Object Loss : 1906.6838 | Class Loss : 0.65335
Epoch : 4 | Iteration : 84 | Learning Rate : 4.9787e-08 | Total Loss : 1911.212 | Box Loss : 3.6702 | Object Loss : 1906.9504 | Class Loss : 0.59146
Epoch : 4 | Iteration : 85 | Learning Rate : 5.2201e-08 | Total Loss : 1890.0442 | Box Loss : 2.015 | Object Loss : 1887.3788 | Class Loss : 0.65035
Epoch : 4 | Iteration : 86 | Learning Rate : 5.4701e-08 | Total Loss : 1894.0687 | Box Loss : 2.3115 | Object Loss : 1891.0864 | Class Loss : 0.67088
Epoch : 4 | Iteration : 87 | Learning Rate : 5.729e-08 | Total Loss : 1882.7527 | Box Loss : 3.0078 | Object Loss : 1878.8282 | Class Loss : 0.91661
Epoch : 4 | Iteration : 88 | Learning Rate : 5.997e-08 | Total Loss : 1878.7745 | Box Loss : 4.5958 | Object Loss : 1873.644 | Class Loss : 0.53463
Epoch : 4 | Iteration : 89 | Learning Rate : 6.2742e-08 | Total Loss : 1874.4493 | Box Loss : 3.7955 | Object Loss : 1870.1482 | Class Loss : 0.50562
Epoch : 4 | Iteration : 90 | Learning Rate : 6.561e-08 | Total Loss : 1849.9515 | Box Loss : 3.1729 | Object Loss : 1846.0564 | Class Loss : 0.72234
Epoch : 4 | Iteration : 91 | Learning Rate : 6.8575e-08 | Total Loss : 1832.1216 | Box Loss : 1.972 | Object Loss : 1829.5789 | Class Loss : 0.57063
Epoch : 4 | Iteration : 92 | Learning Rate : 7.1639e-08 | Total Loss : 1825.4591 | Box Loss : 16.0346 | Object Loss : 1808.7312 | Class Loss : 0.69319
Epoch : 5 | Iteration : 93 | Learning Rate : 7.4805e-08 | Total Loss : 1822.5862 | Box Loss : 3.3594 | Object Loss : 1818.7134 | Class Loss : 0.51327
Epoch : 5 | Iteration : 94 | Learning Rate : 7.8075e-08 | Total Loss : 1806.3173 | Box Loss : 4.9844 | Object Loss : 1800.8016 | Class Loss : 0.53124
Epoch : 5 | Iteration : 95 | Learning Rate : 8.1451e-08 | Total Loss : 1791.694 | Box Loss : 2.6037 | Object Loss : 1788.7158 | Class Loss : 0.37446
Epoch : 5 | Iteration : 96 | Learning Rate : 8.4935e-08 | Total Loss : 1788.7694 | Box Loss : 3.4347 | Object Loss : 1784.615 | Class Loss : 0.71978
Epoch : 5 | Iteration : 97 | Learning Rate : 8.8529e-08 | Total Loss : 1765.125 | Box Loss : 2.1152 | Object Loss : 1762.3104 | Class Loss : 0.69946
Epoch : 5 | Iteration : 98 | Learning Rate : 9.2237e-08 | Total Loss : 1750.5256 | Box Loss : 2.0819 | Object Loss : 1747.7401 | Class Loss : 0.70358
Epoch : 5 | Iteration : 99 | Learning Rate : 9.606e-08 | Total Loss : 1743.0345 | Box Loss : 1.6052 | Object Loss : 1741.0526 | Class Loss : 0.37671
Epoch : 5 | Iteration : 100 | Learning Rate : 1e-07 | Total Loss : 1731.6486 | Box Loss : 2.262 | Object Loss : 1728.8052 | Class Loss : 0.5813
Epoch : 5 | Iteration : 101 | Learning Rate : 1.0406e-07 | Total Loss : 1721.0155 | Box Loss : 2.7817 | Object Loss : 1717.8625 | Class Loss : 0.37132
Epoch : 5 | Iteration : 102 | Learning Rate : 1.0824e-07 | Total Loss : 1703.8527 | Box Loss : 1.5948 | Object Loss : 1701.7136 | Class Loss : 0.54421
Epoch : 5 | Iteration : 103 | Learning Rate : 1.1255e-07 | Total Loss : 1681.6267 | Box Loss : 3.4908 | Object Loss : 1677.3575 | Class Loss : 0.77836
Epoch : 5 | Iteration : 104 | Learning Rate : 1.1699e-07 | Total Loss : 1663.0557 | Box Loss : 6.277 | Object Loss : 1656.0092 | Class Loss : 0.76947
Epoch : 5 | Iteration : 105 | Learning Rate : 1.2155e-07 | Total Loss : 1651.8859 | Box Loss : 3.8958 | Object Loss : 1647.5018 | Class Loss : 0.48832
Epoch : 5 | Iteration : 106 | Learning Rate : 1.2625e-07 | Total Loss : 1637.6196 | Box Loss : 3.4216 | Object Loss : 1633.6617 | Class Loss : 0.53624
Epoch : 5 | Iteration : 107 | Learning Rate : 1.3108e-07 | Total Loss : 1611.4268 | Box Loss : 2.0408 | Object Loss : 1608.6917 | Class Loss : 0.69436
Epoch : 5 | Iteration : 108 | Learning Rate : 1.3605e-07 | Total Loss : 1588.9783 | Box Loss : 4.4034 | Object Loss : 1584.0145 | Class Loss : 0.56031
Epoch : 5 | Iteration : 109 | Learning Rate : 1.4116e-07 | Total Loss : 1577.9961 | Box Loss : 3.5424 | Object Loss : 1573.731 | Class Loss : 0.7226
Epoch : 5 | Iteration : 110 | Learning Rate : 1.4641e-07 | Total Loss : 1554.6068 | Box Loss : 2.9358 | Object Loss : 1551.1073 | Class Loss : 0.56367
Epoch : 5 | Iteration : 111 | Learning Rate : 1.5181e-07 | Total Loss : 1545.191 | Box Loss : 2.9433 | Object Loss : 1541.4181 | Class Loss : 0.82967
Epoch : 5 | Iteration : 112 | Learning Rate : 1.5735e-07 | Total Loss : 1516.0305 | Box Loss : 2.7912 | Object Loss : 1512.7938 | Class Loss : 0.44542
Epoch : 5 | Iteration : 113 | Learning Rate : 1.6305e-07 | Total Loss : 1504.9351 | Box Loss : 6.1784 | Object Loss : 1498.2 | Class Loss : 0.55669
Epoch : 5 | Iteration : 114 | Learning Rate : 1.689e-07 | Total Loss : 1481.5167 | Box Loss : 3.3483 | Object Loss : 1477.4575 | Class Loss : 0.71095
Epoch : 5 | Iteration : 115 | Learning Rate : 1.749e-07 | Total Loss : 1446.4066 | Box Loss : 4.169 | Object Loss : 1441.9678 | Class Loss : 0.26987
Epoch : 6 | Iteration : 116 | Learning Rate : 1.8106e-07 | Total Loss : 1447.542 | Box Loss : 4.7388 | Object Loss : 1442.2832 | Class Loss : 0.52001
Epoch : 6 | Iteration : 117 | Learning Rate : 1.8739e-07 | Total Loss : 1410.4972 | Box Loss : 4.8979 | Object Loss : 1404.7754 | Class Loss : 0.8239
Epoch : 6 | Iteration : 118 | Learning Rate : 1.9388e-07 | Total Loss : 1401.3512 | Box Loss : 2.5921 | Object Loss : 1398.2458 | Class Loss : 0.51321
Epoch : 6 | Iteration : 119 | Learning Rate : 2.0053e-07 | Total Loss : 1370.1278 | Box Loss : 1.8787 | Object Loss : 1367.7649 | Class Loss : 0.48423
Epoch : 6 | Iteration : 120 | Learning Rate : 2.0736e-07 | Total Loss : 1352.739 | Box Loss : 4.8197 | Object Loss : 1347.353 | Class Loss : 0.56634
Epoch : 6 | Iteration : 121 | Learning Rate : 2.1436e-07 | Total Loss : 1333.5609 | Box Loss : 2.1018 | Object Loss : 1330.7599 | Class Loss : 0.69922
Epoch : 6 | Iteration : 122 | Learning Rate : 2.2153e-07 | Total Loss : 1299.8704 | Box Loss : 2.1882 | Object Loss : 1297.166 | Class Loss : 0.51607
Epoch : 6 | Iteration : 123 | Learning Rate : 2.2889e-07 | Total Loss : 1282.7609 | Box Loss : 3.0205 | Object Loss : 1279.2159 | Class Loss : 0.52443
Epoch : 6 | Iteration : 124 | Learning Rate : 2.3642e-07 | Total Loss : 1272.4924 | Box Loss : 2.5574 | Object Loss : 1269.4204 | Class Loss : 0.51467
Epoch : 6 | Iteration : 125 | Learning Rate : 2.4414e-07 | Total Loss : 1250.6395 | Box Loss : 4.9803 | Object Loss : 1244.9894 | Class Loss : 0.66982
Epoch : 6 | Iteration : 126 | Learning Rate : 2.5205e-07 | Total Loss : 1215.4714 | Box Loss : 4.1274 | Object Loss : 1210.7234 | Class Loss : 0.62054
Epoch : 6 | Iteration : 127 | Learning Rate : 2.6014e-07 | Total Loss : 1198.6125 | Box Loss : 3.395 | Object Loss : 1194.76 | Class Loss : 0.45757
Epoch : 6 | Iteration : 128 | Learning Rate : 2.6844e-07 | Total Loss : 1166.0612 | Box Loss : 1.8501 | Object Loss : 1163.7635 | Class Loss : 0.44757
Epoch : 6 | Iteration : 129 | Learning Rate : 2.7692e-07 | Total Loss : 1145.3256 | Box Loss : 5.843 | Object Loss : 1138.7683 | Class Loss : 0.71427
Epoch : 6 | Iteration : 130 | Learning Rate : 2.8561e-07 | Total Loss : 1121.3236 | Box Loss : 1.5061 | Object Loss : 1119.2224 | Class Loss : 0.59509
Epoch : 6 | Iteration : 131 | Learning Rate : 2.945e-07 | Total Loss : 1107.7411 | Box Loss : 1.7676 | Object Loss : 1105.3784 | Class Loss : 0.59508
Epoch : 6 | Iteration : 132 | Learning Rate : 3.036e-07 | Total Loss : 1084.3871 | Box Loss : 3.8119 | Object Loss : 1079.9816 | Class Loss : 0.59367
Epoch : 6 | Iteration : 133 | Learning Rate : 3.129e-07 | Total Loss : 1061.6428 | Box Loss : 2.3155 | Object Loss : 1058.6475 | Class Loss : 0.67995
Epoch : 6 | Iteration : 134 | Learning Rate : 3.2242e-07 | Total Loss : 1032.1377 | Box Loss : 2.9454 | Object Loss : 1028.4749 | Class Loss : 0.71751
Epoch : 6 | Iteration : 135 | Learning Rate : 3.3215e-07 | Total Loss : 1010.8308 | Box Loss : 5.0547 | Object Loss : 1005.1586 | Class Loss : 0.61748
Epoch : 6 | Iteration : 136 | Learning Rate : 3.421e-07 | Total Loss : 980.6289 | Box Loss : 2.3295 | Object Loss : 977.5277 | Class Loss : 0.77165
Epoch : 6 | Iteration : 137 | Learning Rate : 3.5228e-07 | Total Loss : 954.4264 | Box Loss : 1.2685 | Object Loss : 952.7402 | Class Loss : 0.41771
Epoch : 6 | Iteration : 138 | Learning Rate : 3.6267e-07 | Total Loss : 950.8206 | Box Loss : 5.479 | Object Loss : 944.7975 | Class Loss : 0.54406
Epoch : 7 | Iteration : 139 | Learning Rate : 3.733e-07 | Total Loss : 920.5997 | Box Loss : 3.7647 | Object Loss : 916.1279 | Class Loss : 0.70721
Epoch : 7 | Iteration : 140 | Learning Rate : 3.8416e-07 | Total Loss : 886.7099 | Box Loss : 2.1462 | Object Loss : 884.063 | Class Loss : 0.50076
Epoch : 7 | Iteration : 141 | Learning Rate : 3.9525e-07 | Total Loss : 874.2281 | Box Loss : 3.4884 | Object Loss : 870.3276 | Class Loss : 0.41216
Epoch : 7 | Iteration : 142 | Learning Rate : 4.0659e-07 | Total Loss : 856.9265 | Box Loss : 2.3927 | Object Loss : 854.1731 | Class Loss : 0.3606
Epoch : 7 | Iteration : 143 | Learning Rate : 4.1816e-07 | Total Loss : 830.4821 | Box Loss : 2.4321 | Object Loss : 827.4305 | Class Loss : 0.61948
Epoch : 7 | Iteration : 144 | Learning Rate : 4.2998e-07 | Total Loss : 803.5051 | Box Loss : 4.0953 | Object Loss : 798.4871 | Class Loss : 0.92264
Epoch : 7 | Iteration : 145 | Learning Rate : 4.4205e-07 | Total Loss : 787.3389 | Box Loss : 2.6817 | Object Loss : 784.1239 | Class Loss : 0.53327
Epoch : 7 | Iteration : 146 | Learning Rate : 4.5437e-07 | Total Loss : 766.8655 | Box Loss : 4.5345 | Object Loss : 761.6417 | Class Loss : 0.68924
Epoch : 7 | Iteration : 147 | Learning Rate : 4.6695e-07 | Total Loss : 747.8558 | Box Loss : 1.6245 | Object Loss : 745.6534 | Class Loss : 0.57786
Epoch : 7 | Iteration : 148 | Learning Rate : 4.7979e-07 | Total Loss : 724.8915 | Box Loss : 4.2896 | Object Loss : 720.0224 | Class Loss : 0.57949
Epoch : 7 | Iteration : 149 | Learning Rate : 4.9288e-07 | Total Loss : 707.7861 | Box Loss : 3.0635 | Object Loss : 704.1108 | Class Loss : 0.61181
Epoch : 7 | Iteration : 150 | Learning Rate : 5.0625e-07 | Total Loss : 682.8471 | Box Loss : 1.9388 | Object Loss : 680.3842 | Class Loss : 0.5242
Epoch : 7 | Iteration : 151 | Learning Rate : 5.1989e-07 | Total Loss : 661.091 | Box Loss : 2.2959 | Object Loss : 658.3548 | Class Loss : 0.44027
Epoch : 7 | Iteration : 152 | Learning Rate : 5.3379e-07 | Total Loss : 649.2206 | Box Loss : 2.3278 | Object Loss : 646.3533 | Class Loss : 0.53957
Epoch : 7 | Iteration : 153 | Learning Rate : 5.4798e-07 | Total Loss : 628.3187 | Box Loss : 2.3732 | Object Loss : 625.4421 | Class Loss : 0.50344
Epoch : 7 | Iteration : 154 | Learning Rate : 5.6245e-07 | Total Loss : 611.2161 | Box Loss : 1.4037 | Object Loss : 609.1978 | Class Loss : 0.61459
Epoch : 7 | Iteration : 155 | Learning Rate : 5.772e-07 | Total Loss : 592.9767 | Box Loss : 2.4407 | Object Loss : 589.9943 | Class Loss : 0.54181
Epoch : 7 | Iteration : 156 | Learning Rate : 5.9224e-07 | Total Loss : 575.8509 | Box Loss : 4.8618 | Object Loss : 570.1839 | Class Loss : 0.80518
Epoch : 7 | Iteration : 157 | Learning Rate : 6.0757e-07 | Total Loss : 558.6267 | Box Loss : 2.241 | Object Loss : 555.8766 | Class Loss : 0.50903
Epoch : 7 | Iteration : 158 | Learning Rate : 6.232e-07 | Total Loss : 545.6277 | Box Loss : 1.87 | Object Loss : 542.9493 | Class Loss : 0.8084
Epoch : 7 | Iteration : 159 | Learning Rate : 6.3913e-07 | Total Loss : 533.227 | Box Loss : 2.6881 | Object Loss : 530.0394 | Class Loss : 0.49956
Epoch : 7 | Iteration : 160 | Learning Rate : 6.5536e-07 | Total Loss : 510.7053 | Box Loss : 3.0112 | Object Loss : 507.2845 | Class Loss : 0.4097
Epoch : 7 | Iteration : 161 | Learning Rate : 6.719e-07 | Total Loss : 500.6588 | Box Loss : 1.882 | Object Loss : 498.0595 | Class Loss : 0.71724
Epoch : 8 | Iteration : 162 | Learning Rate : 6.8875e-07 | Total Loss : 482.7756 | Box Loss : 4.3151 | Object Loss : 477.9934 | Class Loss : 0.46708
Epoch : 8 | Iteration : 163 | Learning Rate : 7.0591e-07 | Total Loss : 468.5723 | Box Loss : 3.9805 | Object Loss : 463.912 | Class Loss : 0.67974
Epoch : 8 | Iteration : 164 | Learning Rate : 7.2339e-07 | Total Loss : 455.5461 | Box Loss : 2.7851 | Object Loss : 452.0892 | Class Loss : 0.67181
Epoch : 8 | Iteration : 165 | Learning Rate : 7.412e-07 | Total Loss : 440.152 | Box Loss : 1.8796 | Object Loss : 437.8831 | Class Loss : 0.3893
Epoch : 8 | Iteration : 166 | Learning Rate : 7.5933e-07 | Total Loss : 424.8647 | Box Loss : 0.95922 | Object Loss : 423.4963 | Class Loss : 0.40921
Epoch : 8 | Iteration : 167 | Learning Rate : 7.778e-07 | Total Loss : 413.4631 | Box Loss : 1.684 | Object Loss : 411.2394 | Class Loss : 0.53968
Epoch : 8 | Iteration : 168 | Learning Rate : 7.9659e-07 | Total Loss : 402.9919 | Box Loss : 3.5577 | Object Loss : 398.8732 | Class Loss : 0.56104
Epoch : 8 | Iteration : 169 | Learning Rate : 8.1573e-07 | Total Loss : 388.0714 | Box Loss : 2.3663 | Object Loss : 385.1064 | Class Loss : 0.59866
Epoch : 8 | Iteration : 170 | Learning Rate : 8.3521e-07 | Total Loss : 374.811 | Box Loss : 1.3496 | Object Loss : 373.0375 | Class Loss : 0.42392
Epoch : 8 | Iteration : 171 | Learning Rate : 8.5504e-07 | Total Loss : 365.7278 | Box Loss : 3.9867 | Object Loss : 361.0733 | Class Loss : 0.66776
Epoch : 8 | Iteration : 172 | Learning Rate : 8.7521e-07 | Total Loss : 356.4079 | Box Loss : 2.453 | Object Loss : 353.4033 | Class Loss : 0.55167
Epoch : 8 | Iteration : 173 | Learning Rate : 8.9575e-07 | Total Loss : 343.1337 | Box Loss : 2.5413 | Object Loss : 339.976 | Class Loss : 0.61644
Epoch : 8 | Iteration : 174 | Learning Rate : 9.1664e-07 | Total Loss : 334.107 | Box Loss : 2.193 | Object Loss : 331.0905 | Class Loss : 0.82353
Epoch : 8 | Iteration : 175 | Learning Rate : 9.3789e-07 | Total Loss : 328.5016 | Box Loss : 4.1864 | Object Loss : 323.8095 | Class Loss : 0.50573
Epoch : 8 | Iteration : 176 | Learning Rate : 9.5951e-07 | Total Loss : 311.0597 | Box Loss : 1.8204 | Object Loss : 308.9083 | Class Loss : 0.33105
Epoch : 8 | Iteration : 177 | Learning Rate : 9.8151e-07 | Total Loss : 307.1644 | Box Loss : 3.8359 | Object Loss : 302.7261 | Class Loss : 0.60237
Epoch : 8 | Iteration : 178 | Learning Rate : 1.0039e-06 | Total Loss : 295.8521 | Box Loss : 1.7389 | Object Loss : 293.512 | Class Loss : 0.60122
Epoch : 8 | Iteration : 179 | Learning Rate : 1.0266e-06 | Total Loss : 290.2374 | Box Loss : 2.9788 | Object Loss : 286.4553 | Class Loss : 0.80327
Epoch : 8 | Iteration : 180 | Learning Rate : 1.0498e-06 | Total Loss : 278.6443 | Box Loss : 1.6312 | Object Loss : 276.5125 | Class Loss : 0.50063
Epoch : 8 | Iteration : 181 | Learning Rate : 1.0733e-06 | Total Loss : 272.516 | Box Loss : 1.741 | Object Loss : 270.2593 | Class Loss : 0.51579
Epoch : 8 | Iteration : 182 | Learning Rate : 1.0972e-06 | Total Loss : 262.8264 | Box Loss : 2.4952 | Object Loss : 259.7936 | Class Loss : 0.53762
Epoch : 8 | Iteration : 183 | Learning Rate : 1.1215e-06 | Total Loss : 255.7794 | Box Loss : 1.3871 | Object Loss : 254.0543 | Class Loss : 0.33794
Epoch : 8 | Iteration : 184 | Learning Rate : 1.1462e-06 | Total Loss : 249.4258 | Box Loss : 4.6335 | Object Loss : 244.1304 | Class Loss : 0.6619
Epoch : 9 | Iteration : 185 | Learning Rate : 1.1714e-06 | Total Loss : 245.537 | Box Loss : 6.6451 | Object Loss : 238.3023 | Class Loss : 0.58964
Epoch : 9 | Iteration : 186 | Learning Rate : 1.1969e-06 | Total Loss : 238.5719 | Box Loss : 2.0229 | Object Loss : 236.0748 | Class Loss : 0.47414
Epoch : 9 | Iteration : 187 | Learning Rate : 1.2228e-06 | Total Loss : 224.8348 | Box Loss : 1.2722 | Object Loss : 223.0252 | Class Loss : 0.53734
Epoch : 9 | Iteration : 188 | Learning Rate : 1.2492e-06 | Total Loss : 221.2518 | Box Loss : 1.8325 | Object Loss : 218.8065 | Class Loss : 0.61271
Epoch : 9 | Iteration : 189 | Learning Rate : 1.276e-06 | Total Loss : 215.7116 | Box Loss : 1.0737 | Object Loss : 214.1493 | Class Loss : 0.48865
Epoch : 9 | Iteration : 190 | Learning Rate : 1.3032e-06 | Total Loss : 208.2681 | Box Loss : 3.0667 | Object Loss : 204.7304 | Class Loss : 0.47088
Epoch : 9 | Iteration : 191 | Learning Rate : 1.3309e-06 | Total Loss : 204.9479 | Box Loss : 2.8997 | Object Loss : 201.2484 | Class Loss : 0.79992
Epoch : 9 | Iteration : 192 | Learning Rate : 1.359e-06 | Total Loss : 194.3042 | Box Loss : 1.6634 | Object Loss : 192.0485 | Class Loss : 0.59222
Epoch : 9 | Iteration : 193 | Learning Rate : 1.3875e-06 | Total Loss : 192.862 | Box Loss : 2.6475 | Object Loss : 189.624 | Class Loss : 0.59048
Epoch : 9 | Iteration : 194 | Learning Rate : 1.4165e-06 | Total Loss : 185.9765 | Box Loss : 1.4347 | Object Loss : 184.0554 | Class Loss : 0.48638
Epoch : 9 | Iteration : 195 | Learning Rate : 1.4459e-06 | Total Loss : 181.3524 | Box Loss : 2.5645 | Object Loss : 178.0999 | Class Loss : 0.68799
Epoch : 9 | Iteration : 196 | Learning Rate : 1.4758e-06 | Total Loss : 175.0837 | Box Loss : 1.1376 | Object Loss : 173.5423 | Class Loss : 0.40379
Epoch : 9 | Iteration : 197 | Learning Rate : 1.5061e-06 | Total Loss : 172.47 | Box Loss : 2.7052 | Object Loss : 169.3542 | Class Loss : 0.41053
Epoch : 9 | Iteration : 198 | Learning Rate : 1.537e-06 | Total Loss : 167.8906 | Box Loss : 2.1754 | Object Loss : 165.1792 | Class Loss : 0.53594
Epoch : 9 | Iteration : 199 | Learning Rate : 1.5682e-06 | Total Loss : 163.7262 | Box Loss : 3.1509 | Object Loss : 160.1136 | Class Loss : 0.46167
Epoch : 9 | Iteration : 200 | Learning Rate : 1.6e-06 | Total Loss : 157.0047 | Box Loss : 1.8896 | Object Loss : 154.6646 | Class Loss : 0.45044
Epoch : 9 | Iteration : 201 | Learning Rate : 1.6322e-06 | Total Loss : 155.4718 | Box Loss : 2.9187 | Object Loss : 151.9122 | Class Loss : 0.64093
Epoch : 9 | Iteration : 202 | Learning Rate : 1.665e-06 | Total Loss : 150.253 | Box Loss : 1.4516 | Object Loss : 148.2571 | Class Loss : 0.54436
Epoch : 9 | Iteration : 203 | Learning Rate : 1.6982e-06 | Total Loss : 147.4376 | Box Loss : 1.4957 | Object Loss : 145.1635 | Class Loss : 0.77833
Epoch : 9 | Iteration : 204 | Learning Rate : 1.7319e-06 | Total Loss : 143.4381 | Box Loss : 1.4524 | Object Loss : 141.2332 | Class Loss : 0.75252
Epoch : 9 | Iteration : 205 | Learning Rate : 1.7661e-06 | Total Loss : 139.4781 | Box Loss : 2.1622 | Object Loss : 136.841 | Class Loss : 0.47489
Epoch : 9 | Iteration : 206 | Learning Rate : 1.8008e-06 | Total Loss : 135.4959 | Box Loss : 1.7917 | Object Loss : 133.076 | Class Loss : 0.62819
Epoch : 9 | Iteration : 207 | Learning Rate : 1.836e-06 | Total Loss : 151.6894 | Box Loss : 16.8452 | Object Loss : 133.559 | Class Loss : 1.2852
Epoch : 10 | Iteration : 208 | Learning Rate : 1.8718e-06 | Total Loss : 130.3298 | Box Loss : 3.2905 | Object Loss : 126.4972 | Class Loss : 0.54209
Epoch : 10 | Iteration : 209 | Learning Rate : 1.908e-06 | Total Loss : 123.955 | Box Loss : 0.64779 | Object Loss : 122.8501 | Class Loss : 0.45706
Epoch : 10 | Iteration : 210 | Learning Rate : 1.9448e-06 | Total Loss : 122.9245 | Box Loss : 2.1818 | Object Loss : 120.316 | Class Loss : 0.42669
Epoch : 10 | Iteration : 211 | Learning Rate : 1.9821e-06 | Total Loss : 120.8997 | Box Loss : 1.5668 | Object Loss : 118.8077 | Class Loss : 0.52523
Epoch : 10 | Iteration : 212 | Learning Rate : 2.02e-06 | Total Loss : 118.3063 | Box Loss : 2.2124 | Object Loss : 115.522 | Class Loss : 0.57182
Epoch : 10 | Iteration : 213 | Learning Rate : 2.0583e-06 | Total Loss : 113.0302 | Box Loss : 1.4393 | Object Loss : 111.2402 | Class Loss : 0.35071
Epoch : 10 | Iteration : 214 | Learning Rate : 2.0973e-06 | Total Loss : 111.292 | Box Loss : 1.5763 | Object Loss : 109.3507 | Class Loss : 0.36501
Epoch : 10 | Iteration : 215 | Learning Rate : 2.1368e-06 | Total Loss : 110.2187 | Box Loss : 3.697 | Object Loss : 105.9979 | Class Loss : 0.52385
Epoch : 10 | Iteration : 216 | Learning Rate : 2.1768e-06 | Total Loss : 107.9202 | Box Loss : 2.8203 | Object Loss : 104.4144 | Class Loss : 0.68554
Epoch : 10 | Iteration : 217 | Learning Rate : 2.2174e-06 | Total Loss : 105.8905 | Box Loss : 1.6596 | Object Loss : 103.7231 | Class Loss : 0.50786
Epoch : 10 | Iteration : 218 | Learning Rate : 2.2585e-06 | Total Loss : 103.5545 | Box Loss : 2.885 | Object Loss : 99.9706 | Class Loss : 0.6989
Epoch : 10 | Iteration : 219 | Learning Rate : 2.3003e-06 | Total Loss : 97.551 | Box Loss : 0.8408 | Object Loss : 96.1815 | Class Loss : 0.52869
Epoch : 10 | Iteration : 220 | Learning Rate : 2.3426e-06 | Total Loss : 96.6629 | Box Loss : 0.75809 | Object Loss : 95.4954 | Class Loss : 0.40937
Epoch : 10 | Iteration : 221 | Learning Rate : 2.3854e-06 | Total Loss : 96.9953 | Box Loss : 4.1857 | Object Loss : 92.1798 | Class Loss : 0.6298
Epoch : 10 | Iteration : 222 | Learning Rate : 2.4289e-06 | Total Loss : 93.509 | Box Loss : 2.001 | Object Loss : 90.8811 | Class Loss : 0.62687
Epoch : 10 | Iteration : 223 | Learning Rate : 2.473e-06 | Total Loss : 91.9346 | Box Loss : 1.7513 | Object Loss : 89.7099 | Class Loss : 0.47336
Epoch : 10 | Iteration : 224 | Learning Rate : 2.5176e-06 | Total Loss : 88.4763 | Box Loss : 2.1265 | Object Loss : 85.839 | Class Loss : 0.5108
Epoch : 10 | Iteration : 225 | Learning Rate : 2.5629e-06 | Total Loss : 85.629 | Box Loss : 0.98446 | Object Loss : 84.2665 | Class Loss : 0.3781
Epoch : 10 | Iteration : 226 | Learning Rate : 2.6088e-06 | Total Loss : 86.2569 | Box Loss : 2.1277 | Object Loss : 83.5847 | Class Loss : 0.54448
Epoch : 10 | Iteration : 227 | Learning Rate : 2.6552e-06 | Total Loss : 83.1799 | Box Loss : 1.347 | Object Loss : 81.3644 | Class Loss : 0.46843
Epoch : 10 | Iteration : 228 | Learning Rate : 2.7023e-06 | Total Loss : 81.1243 | Box Loss : 1.4545 | Object Loss : 78.8732 | Class Loss : 0.79659
Epoch : 10 | Iteration : 229 | Learning Rate : 2.7501e-06 | Total Loss : 81.2041 | Box Loss : 2.5103 | Object Loss : 78.0889 | Class Loss : 0.60492
Epoch : 10 | Iteration : 230 | Learning Rate : 2.7984e-06 | Total Loss : 75.1246 | Box Loss : 0.27143 | Object Loss : 74.5554 | Class Loss : 0.29782
Epoch : 11 | Iteration : 231 | Learning Rate : 2.8474e-06 | Total Loss : 79.0376 | Box Loss : 3.4272 | Object Loss : 75.0811 | Class Loss : 0.52923
Epoch : 11 | Iteration : 232 | Learning Rate : 2.897e-06 | Total Loss : 73.4143 | Box Loss : 0.50453 | Object Loss : 72.4067 | Class Loss : 0.50303
Epoch : 11 | Iteration : 233 | Learning Rate : 2.9473e-06 | Total Loss : 74.4846 | Box Loss : 1.8336 | Object Loss : 71.9536 | Class Loss : 0.69742
Epoch : 11 | Iteration : 234 | Learning Rate : 2.9982e-06 | Total Loss : 72.1833 | Box Loss : 1.3446 | Object Loss : 70.3828 | Class Loss : 0.45593
Epoch : 11 | Iteration : 235 | Learning Rate : 3.0498e-06 | Total Loss : 70.0606 | Box Loss : 2.1287 | Object Loss : 67.4821 | Class Loss : 0.44973
Epoch : 11 | Iteration : 236 | Learning Rate : 3.102e-06 | Total Loss : 69.5047 | Box Loss : 2.2682 | Object Loss : 66.7052 | Class Loss : 0.53131
Epoch : 11 | Iteration : 237 | Learning Rate : 3.155e-06 | Total Loss : 67.5093 | Box Loss : 1.4033 | Object Loss : 65.7894 | Class Loss : 0.31664
Epoch : 11 | Iteration : 238 | Learning Rate : 3.2085e-06 | Total Loss : 65.0801 | Box Loss : 1.0371 | Object Loss : 63.5287 | Class Loss : 0.51429
Epoch : 11 | Iteration : 239 | Learning Rate : 3.2628e-06 | Total Loss : 65.2496 | Box Loss : 1.5765 | Object Loss : 63.0764 | Class Loss : 0.59679
Epoch : 11 | Iteration : 240 | Learning Rate : 3.3178e-06 | Total Loss : 64.575 | Box Loss : 1.7407 | Object Loss : 62.1388 | Class Loss : 0.69552
Epoch : 11 | Iteration : 241 | Learning Rate : 3.3734e-06 | Total Loss : 64.5196 | Box Loss : 2.1123 | Object Loss : 61.7703 | Class Loss : 0.63696
Epoch : 11 | Iteration : 242 | Learning Rate : 3.4297e-06 | Total Loss : 61.7999 | Box Loss : 2.0481 | Object Loss : 59.1433 | Class Loss : 0.60848
Epoch : 11 | Iteration : 243 | Learning Rate : 3.4868e-06 | Total Loss : 59.071 | Box Loss : 1.6958 | Object Loss : 56.9139 | Class Loss : 0.46125
Epoch : 11 | Iteration : 244 | Learning Rate : 3.5445e-06 | Total Loss : 60.6312 | Box Loss : 2.3208 | Object Loss : 57.7375 | Class Loss : 0.57292
Epoch : 11 | Iteration : 245 | Learning Rate : 3.603e-06 | Total Loss : 56.0652 | Box Loss : 0.81476 | Object Loss : 54.8619 | Class Loss : 0.38854
Epoch : 11 | Iteration : 246 | Learning Rate : 3.6622e-06 | Total Loss : 55.6922 | Box Loss : 0.96189 | Object Loss : 54.3759 | Class Loss : 0.35436
Epoch : 11 | Iteration : 247 | Learning Rate : 3.7221e-06 | Total Loss : 54.9431 | Box Loss : 1.6455 | Object Loss : 52.815 | Class Loss : 0.48265
Epoch : 11 | Iteration : 248 | Learning Rate : 3.7827e-06 | Total Loss : 54.0564 | Box Loss : 1.4288 | Object Loss : 52.3493 | Class Loss : 0.27834
Epoch : 11 | Iteration : 249 | Learning Rate : 3.8441e-06 | Total Loss : 54.5192 | Box Loss : 1.6075 | Object Loss : 52.3839 | Class Loss : 0.52773
Epoch : 11 | Iteration : 250 | Learning Rate : 3.9063e-06 | Total Loss : 50.9148 | Box Loss : 0.64433 | Object Loss : 49.8191 | Class Loss : 0.45141
Epoch : 11 | Iteration : 251 | Learning Rate : 3.9691e-06 | Total Loss : 49.9751 | Box Loss : 1.0272 | Object Loss : 48.508 | Class Loss : 0.4399
Epoch : 11 | Iteration : 252 | Learning Rate : 4.0328e-06 | Total Loss : 51.7999 | Box Loss : 1.8292 | Object Loss : 49.2302 | Class Loss : 0.74052
Epoch : 11 | Iteration : 253 | Learning Rate : 4.0972e-06 | Total Loss : 53.6939 | Box Loss : 3.1018 | Object Loss : 49.5866 | Class Loss : 1.0054
Epoch : 12 | Iteration : 254 | Learning Rate : 4.1623e-06 | Total Loss : 48.7768 | Box Loss : 0.98468 | Object Loss : 47.3193 | Class Loss : 0.47286
Epoch : 12 | Iteration : 255 | Learning Rate : 4.2283e-06 | Total Loss : 49.4233 | Box Loss : 1.9577 | Object Loss : 46.9834 | Class Loss : 0.48223
Epoch : 12 | Iteration : 256 | Learning Rate : 4.295e-06 | Total Loss : 45.1711 | Box Loss : 0.52608 | Object Loss : 44.2151 | Class Loss : 0.42999
Epoch : 12 | Iteration : 257 | Learning Rate : 4.3625e-06 | Total Loss : 47.404 | Box Loss : 1.4689 | Object Loss : 45.4146 | Class Loss : 0.52055
Epoch : 12 | Iteration : 258 | Learning Rate : 4.4308e-06 | Total Loss : 45.8223 | Box Loss : 1.727 | Object Loss : 43.6486 | Class Loss : 0.44666
Epoch : 12 | Iteration : 259 | Learning Rate : 4.4999e-06 | Total Loss : 44.0125 | Box Loss : 1.4235 | Object Loss : 42.2035 | Class Loss : 0.38551
Epoch : 12 | Iteration : 260 | Learning Rate : 4.5698e-06 | Total Loss : 43.6457 | Box Loss : 1.0148 | Object Loss : 42.264 | Class Loss : 0.36687
Epoch : 12 | Iteration : 261 | Learning Rate : 4.6405e-06 | Total Loss : 42.8426 | Box Loss : 1.0523 | Object Loss : 41.2832 | Class Loss : 0.50707
Epoch : 12 | Iteration : 262 | Learning Rate : 4.712e-06 | Total Loss : 42.7025 | Box Loss : 1.6951 | Object Loss : 40.5779 | Class Loss : 0.42952
Epoch : 12 | Iteration : 263 | Learning Rate : 4.7844e-06 | Total Loss : 41.9598 | Box Loss : 1.1832 | Object Loss : 40.2526 | Class Loss : 0.52401
Epoch : 12 | Iteration : 264 | Learning Rate : 4.8575e-06 | Total Loss : 42.3087 | Box Loss : 1.4446 | Object Loss : 40.2068 | Class Loss : 0.65728
Epoch : 12 | Iteration : 265 | Learning Rate : 4.9316e-06 | Total Loss : 42.6846 | Box Loss : 2.1949 | Object Loss : 39.9024 | Class Loss : 0.58729
Epoch : 12 | Iteration : 266 | Learning Rate : 5.0064e-06 | Total Loss : 40.3707 | Box Loss : 1.7943 | Object Loss : 38.0154 | Class Loss : 0.56103
Epoch : 12 | Iteration : 267 | Learning Rate : 5.0821e-06 | Total Loss : 38.4586 | Box Loss : 0.97707 | Object Loss : 37.0044 | Class Loss : 0.4772
Epoch : 12 | Iteration : 268 | Learning Rate : 5.1587e-06 | Total Loss : 38.25 | Box Loss : 0.83939 | Object Loss : 37.0145 | Class Loss : 0.39606
Epoch : 12 | Iteration : 269 | Learning Rate : 5.2361e-06 | Total Loss : 36.7243 | Box Loss : 0.36276 | Object Loss : 35.9324 | Class Loss : 0.42916
Epoch : 12 | Iteration : 270 | Learning Rate : 5.3144e-06 | Total Loss : 36.9852 | Box Loss : 1.5355 | Object Loss : 35.0721 | Class Loss : 0.37763
Epoch : 12 | Iteration : 271 | Learning Rate : 5.3936e-06 | Total Loss : 37.2974 | Box Loss : 1.3626 | Object Loss : 35.5152 | Class Loss : 0.41965
Epoch : 12 | Iteration : 272 | Learning Rate : 5.4736e-06 | Total Loss : 35.8527 | Box Loss : 0.80992 | Object Loss : 34.4731 | Class Loss : 0.56959
Epoch : 12 | Iteration : 273 | Learning Rate : 5.5546e-06 | Total Loss : 37.5231 | Box Loss : 1.6429 | Object Loss : 35.2527 | Class Loss : 0.62757
Epoch : 12 | Iteration : 274 | Learning Rate : 5.6364e-06 | Total Loss : 35.3775 | Box Loss : 1.3198 | Object Loss : 33.6527 | Class Loss : 0.40501
Epoch : 12 | Iteration : 275 | Learning Rate : 5.7191e-06 | Total Loss : 34.1811 | Box Loss : 1.5352 | Object Loss : 32.298 | Class Loss : 0.34784
Epoch : 12 | Iteration : 276 | Learning Rate : 5.8028e-06 | Total Loss : 32.1206 | Box Loss : 0.072668 | Object Loss : 31.8403 | Class Loss : 0.20765
Epoch : 13 | Iteration : 277 | Learning Rate : 5.8873e-06 | Total Loss : 32.9848 | Box Loss : 0.83384 | Object Loss : 31.6276 | Class Loss : 0.52341
Epoch : 13 | Iteration : 278 | Learning Rate : 5.9728e-06 | Total Loss : 33.6007 | Box Loss : 1.1468 | Object Loss : 31.9988 | Class Loss : 0.45515
Epoch : 13 | Iteration : 279 | Learning Rate : 6.0592e-06 | Total Loss : 32.4009 | Box Loss : 1.6988 | Object Loss : 30.308 | Class Loss : 0.39409
Epoch : 13 | Iteration : 280 | Learning Rate : 6.1466e-06 | Total Loss : 32.788 | Box Loss : 1.4912 | Object Loss : 30.8687 | Class Loss : 0.4282
Epoch : 13 | Iteration : 281 | Learning Rate : 6.2348e-06 | Total Loss : 33.6716 | Box Loss : 1.5219 | Object Loss : 31.6115 | Class Loss : 0.53822
Epoch : 13 | Iteration : 282 | Learning Rate : 6.3241e-06 | Total Loss : 31.028 | Box Loss : 1.098 | Object Loss : 29.5333 | Class Loss : 0.3967
Epoch : 13 | Iteration : 283 | Learning Rate : 6.4142e-06 | Total Loss : 30.2471 | Box Loss : 0.81254 | Object Loss : 29.06 | Class Loss : 0.37458
Epoch : 13 | Iteration : 284 | Learning Rate : 6.5054e-06 | Total Loss : 30.5616 | Box Loss : 1.4204 | Object Loss : 28.7683 | Class Loss : 0.37296
Epoch : 13 | Iteration : 285 | Learning Rate : 6.5975e-06 | Total Loss : 29.9051 | Box Loss : 1.154 | Object Loss : 28.4039 | Class Loss : 0.34721
Epoch : 13 | Iteration : 286 | Learning Rate : 6.6906e-06 | Total Loss : 29.5435 | Box Loss : 1.1525 | Object Loss : 27.906 | Class Loss : 0.48489
Epoch : 13 | Iteration : 287 | Learning Rate : 6.7847e-06 | Total Loss : 28.0475 | Box Loss : 0.90402 | Object Loss : 26.8044 | Class Loss : 0.33906
Epoch : 13 | Iteration : 288 | Learning Rate : 6.8797e-06 | Total Loss : 30.9531 | Box Loss : 1.9343 | Object Loss : 28.4668 | Class Loss : 0.55198
Epoch : 13 | Iteration : 289 | Learning Rate : 6.9758e-06 | Total Loss : 29.5509 | Box Loss : 1.6881 | Object Loss : 27.4405 | Class Loss : 0.4222
Epoch : 13 | Iteration : 290 | Learning Rate : 7.0728e-06 | Total Loss : 27.9723 | Box Loss : 1.0452 | Object Loss : 26.4545 | Class Loss : 0.4726
Epoch : 13 | Iteration : 291 | Learning Rate : 7.1709e-06 | Total Loss : 27.0647 | Box Loss : 0.92261 | Object Loss : 25.8066 | Class Loss : 0.33554
Epoch : 13 | Iteration : 292 | Learning Rate : 7.2699e-06 | Total Loss : 26.2642 | Box Loss : 0.7257 | Object Loss : 25.2021 | Class Loss : 0.33634
Epoch : 13 | Iteration : 293 | Learning Rate : 7.3701e-06 | Total Loss : 26.0426 | Box Loss : 0.84798 | Object Loss : 24.8537 | Class Loss : 0.3409
Epoch : 13 | Iteration : 294 | Learning Rate : 7.4712e-06 | Total Loss : 25.1769 | Box Loss : 0.34435 | Object Loss : 24.4557 | Class Loss : 0.37682
Epoch : 13 | Iteration : 295 | Learning Rate : 7.5734e-06 | Total Loss : 25.8779 | Box Loss : 0.73083 | Object Loss : 24.5958 | Class Loss : 0.55121
Epoch : 13 | Iteration : 296 | Learning Rate : 7.6766e-06 | Total Loss : 25.0045 | Box Loss : 0.76468 | Object Loss : 23.8644 | Class Loss : 0.37537
Epoch : 13 | Iteration : 297 | Learning Rate : 7.7808e-06 | Total Loss : 27.1041 | Box Loss : 1.8114 | Object Loss : 24.7396 | Class Loss : 0.55318
Epoch : 13 | Iteration : 298 | Learning Rate : 7.8862e-06 | Total Loss : 27.4797 | Box Loss : 1.6207 | Object Loss : 25.301 | Class Loss : 0.55801
Epoch : 13 | Iteration : 299 | Learning Rate : 7.9925e-06 | Total Loss : 26.4747 | Box Loss : 0.94607 | Object Loss : 25.2766 | Class Loss : 0.25199
Epoch : 14 | Iteration : 300 | Learning Rate : 8.1e-06 | Total Loss : 23.4735 | Box Loss : 0.65068 | Object Loss : 22.5667 | Class Loss : 0.2561
Epoch : 14 | Iteration : 301 | Learning Rate : 8.2085e-06 | Total Loss : 25.7068 | Box Loss : 1.0861 | Object Loss : 24.149 | Class Loss : 0.47174
Epoch : 14 | Iteration : 302 | Learning Rate : 8.3182e-06 | Total Loss : 23.1165 | Box Loss : 0.90589 | Object Loss : 21.9181 | Class Loss : 0.29255
Epoch : 14 | Iteration : 303 | Learning Rate : 8.4289e-06 | Total Loss : 22.5633 | Box Loss : 0.73095 | Object Loss : 21.4559 | Class Loss : 0.37652
Epoch : 14 | Iteration : 304 | Learning Rate : 8.5407e-06 | Total Loss : 24.2982 | Box Loss : 1.4886 | Object Loss : 22.3874 | Class Loss : 0.4222
Epoch : 14 | Iteration : 305 | Learning Rate : 8.6537e-06 | Total Loss : 22.2776 | Box Loss : 0.94406 | Object Loss : 20.998 | Class Loss : 0.33558
Epoch : 14 | Iteration : 306 | Learning Rate : 8.7677e-06 | Total Loss : 22.1669 | Box Loss : 1.0104 | Object Loss : 20.851 | Class Loss : 0.30545
Epoch : 14 | Iteration : 307 | Learning Rate : 8.8829e-06 | Total Loss : 23.0523 | Box Loss : 1.2233 | Object Loss : 21.1282 | Class Loss : 0.70076
Epoch : 14 | Iteration : 308 | Learning Rate : 8.9992e-06 | Total Loss : 22.5736 | Box Loss : 0.86523 | Object Loss : 21.3164 | Class Loss : 0.392
Epoch : 14 | Iteration : 309 | Learning Rate : 9.1166e-06 | Total Loss : 23.4343 | Box Loss : 1.4781 | Object Loss : 21.4404 | Class Loss : 0.51575
Epoch : 14 | Iteration : 310 | Learning Rate : 9.2352e-06 | Total Loss : 22.5019 | Box Loss : 0.90839 | Object Loss : 21.13 | Class Loss : 0.46357
Epoch : 14 | Iteration : 311 | Learning Rate : 9.355e-06 | Total Loss : 22.6707 | Box Loss : 1.0287 | Object Loss : 21.2311 | Class Loss : 0.41088
Epoch : 14 | Iteration : 312 | Learning Rate : 9.4759e-06 | Total Loss : 20.3037 | Box Loss : 0.7972 | Object Loss : 19.2077 | Class Loss : 0.29872
Epoch : 14 | Iteration : 313 | Learning Rate : 9.5979e-06 | Total Loss : 24.9406 | Box Loss : 2.2247 | Object Loss : 22.0054 | Class Loss : 0.7105
Epoch : 14 | Iteration : 314 | Learning Rate : 9.7212e-06 | Total Loss : 21.6491 | Box Loss : 1.3531 | Object Loss : 19.9613 | Class Loss : 0.33469
Epoch : 14 | Iteration : 315 | Learning Rate : 9.8456e-06 | Total Loss : 19.9248 | Box Loss : 0.77617 | Object Loss : 18.7892 | Class Loss : 0.35945
Epoch : 14 | Iteration : 316 | Learning Rate : 9.9712e-06 | Total Loss : 18.9517 | Box Loss : 0.53695 | Object Loss : 18.188 | Class Loss : 0.22678
Epoch : 14 | Iteration : 317 | Learning Rate : 1.0098e-05 | Total Loss : 22.1042 | Box Loss : 1.7879 | Object Loss : 19.8364 | Class Loss : 0.47995
Epoch : 14 | Iteration : 318 | Learning Rate : 1.0226e-05 | Total Loss : 18.7485 | Box Loss : 0.62062 | Object Loss : 17.7331 | Class Loss : 0.39474
Epoch : 14 | Iteration : 319 | Learning Rate : 1.0355e-05 | Total Loss : 20.3975 | Box Loss : 0.87357 | Object Loss : 19.0656 | Class Loss : 0.45827
Epoch : 14 | Iteration : 320 | Learning Rate : 1.0486e-05 | Total Loss : 19.8063 | Box Loss : 1.4676 | Object Loss : 17.9057 | Class Loss : 0.43309
Epoch : 14 | Iteration : 321 | Learning Rate : 1.0617e-05 | Total Loss : 19.4166 | Box Loss : 0.75374 | Object Loss : 18.2976 | Class Loss : 0.36532
Epoch : 14 | Iteration : 322 | Learning Rate : 1.075e-05 | Total Loss : 24.5432 | Box Loss : 1.4762 | Object Loss : 22.4664 | Class Loss : 0.60069
Epoch : 15 | Iteration : 323 | Learning Rate : 1.0885e-05 | Total Loss : 18.4276 | Box Loss : 0.98014 | Object Loss : 17.1027 | Class Loss : 0.34474
Epoch : 15 | Iteration : 324 | Learning Rate : 1.102e-05 | Total Loss : 20.2738 | Box Loss : 1.2267 | Object Loss : 18.6558 | Class Loss : 0.39124
Epoch : 15 | Iteration : 325 | Learning Rate : 1.1157e-05 | Total Loss : 17.5261 | Box Loss : 0.7839 | Object Loss : 16.4204 | Class Loss : 0.32173
Epoch : 15 | Iteration : 326 | Learning Rate : 1.1295e-05 | Total Loss : 20.0305 | Box Loss : 1.0768 | Object Loss : 18.4377 | Class Loss : 0.51609
Epoch : 15 | Iteration : 327 | Learning Rate : 1.1434e-05 | Total Loss : 18.1276 | Box Loss : 1.084 | Object Loss : 16.5841 | Class Loss : 0.45952
Epoch : 15 | Iteration : 328 | Learning Rate : 1.1574e-05 | Total Loss : 16.9899 | Box Loss : 0.52159 | Object Loss : 16.25 | Class Loss : 0.21836
Epoch : 15 | Iteration : 329 | Learning Rate : 1.1716e-05 | Total Loss : 17.2788 | Box Loss : 0.79391 | Object Loss : 16.2221 | Class Loss : 0.26281
Epoch : 15 | Iteration : 330 | Learning Rate : 1.1859e-05 | Total Loss : 16.7677 | Box Loss : 0.59361 | Object Loss : 15.8916 | Class Loss : 0.28244
Epoch : 15 | Iteration : 331 | Learning Rate : 1.2004e-05 | Total Loss : 17.8247 | Box Loss : 0.71991 | Object Loss : 16.5339 | Class Loss : 0.57095
Epoch : 15 | Iteration : 332 | Learning Rate : 1.2149e-05 | Total Loss : 17.9062 | Box Loss : 0.95895 | Object Loss : 16.52 | Class Loss : 0.42724
Epoch : 15 | Iteration : 333 | Learning Rate : 1.2296e-05 | Total Loss : 17.3879 | Box Loss : 0.81765 | Object Loss : 16.1917 | Class Loss : 0.37862
Epoch : 15 | Iteration : 334 | Learning Rate : 1.2445e-05 | Total Loss : 15.6942 | Box Loss : 0.55038 | Object Loss : 14.9074 | Class Loss : 0.23641
Epoch : 15 | Iteration : 335 | Learning Rate : 1.2594e-05 | Total Loss : 15.7281 | Box Loss : 0.60656 | Object Loss : 14.9006 | Class Loss : 0.22098
Epoch : 15 | Iteration : 336 | Learning Rate : 1.2746e-05 | Total Loss : 16.8435 | Box Loss : 0.81891 | Object Loss : 15.6955 | Class Loss : 0.32907
Epoch : 15 | Iteration : 337 | Learning Rate : 1.2898e-05 | Total Loss : 20.7239 | Box Loss : 1.6438 | Object Loss : 18.4175 | Class Loss : 0.66266
Epoch : 15 | Iteration : 338 | Learning Rate : 1.3052e-05 | Total Loss : 15.5238 | Box Loss : 0.49358 | Object Loss : 14.7686 | Class Loss : 0.2616
Epoch : 15 | Iteration : 339 | Learning Rate : 1.3207e-05 | Total Loss : 16.3684 | Box Loss : 0.87811 | Object Loss : 15.1227 | Class Loss : 0.36764
Epoch : 15 | Iteration : 340 | Learning Rate : 1.3363e-05 | Total Loss : 15.784 | Box Loss : 0.90518 | Object Loss : 14.5701 | Class Loss : 0.30873
Epoch : 15 | Iteration : 341 | Learning Rate : 1.3521e-05 | Total Loss : 18.1031 | Box Loss : 1.9281 | Object Loss : 15.805 | Class Loss : 0.36997
Epoch : 15 | Iteration : 342 | Learning Rate : 1.3681e-05 | Total Loss : 17.0571 | Box Loss : 1.5809 | Object Loss : 15.1142 | Class Loss : 0.36199
Epoch : 15 | Iteration : 343 | Learning Rate : 1.3841e-05 | Total Loss : 16.2661 | Box Loss : 0.96523 | Object Loss : 14.9404 | Class Loss : 0.36045
Epoch : 15 | Iteration : 344 | Learning Rate : 1.4003e-05 | Total Loss : 15.5492 | Box Loss : 0.8949 | Object Loss : 14.3923 | Class Loss : 0.26203
Epoch : 15 | Iteration : 345 | Learning Rate : 1.4167e-05 | Total Loss : 20.312 | Box Loss : 1.527 | Object Loss : 18.1565 | Class Loss : 0.62849
Epoch : 16 | Iteration : 346 | Learning Rate : 1.4332e-05 | Total Loss : 17.2633 | Box Loss : 1.634 | Object Loss : 15.2527 | Class Loss : 0.37669
Epoch : 16 | Iteration : 347 | Learning Rate : 1.4498e-05 | Total Loss : 14.8747 | Box Loss : 0.7295 | Object Loss : 13.7303 | Class Loss : 0.41487
Epoch : 16 | Iteration : 348 | Learning Rate : 1.4666e-05 | Total Loss : 14.2806 | Box Loss : 0.53956 | Object Loss : 13.4684 | Class Loss : 0.27264
Epoch : 16 | Iteration : 349 | Learning Rate : 1.4835e-05 | Total Loss : 16.0981 | Box Loss : 1.0712 | Object Loss : 14.523 | Class Loss : 0.50388
Epoch : 16 | Iteration : 350 | Learning Rate : 1.5006e-05 | Total Loss : 13.002 | Box Loss : 0.43276 | Object Loss : 12.3231 | Class Loss : 0.24609
Epoch : 16 | Iteration : 351 | Learning Rate : 1.5178e-05 | Total Loss : 14.86 | Box Loss : 1.3465 | Object Loss : 13.2465 | Class Loss : 0.26695
Epoch : 16 | Iteration : 352 | Learning Rate : 1.5352e-05 | Total Loss : 13.5714 | Box Loss : 0.93982 | Object Loss : 12.4149 | Class Loss : 0.21666
Epoch : 16 | Iteration : 353 | Learning Rate : 1.5527e-05 | Total Loss : 14.0531 | Box Loss : 0.75712 | Object Loss : 12.9685 | Class Loss : 0.32748
Epoch : 16 | Iteration : 354 | Learning Rate : 1.5704e-05 | Total Loss : 12.627 | Box Loss : 0.40763 | Object Loss : 12.0022 | Class Loss : 0.21726
Epoch : 16 | Iteration : 355 | Learning Rate : 1.5882e-05 | Total Loss : 13.1038 | Box Loss : 0.32031 | Object Loss : 12.563 | Class Loss : 0.2205
Epoch : 16 | Iteration : 356 | Learning Rate : 1.6062e-05 | Total Loss : 15.1351 | Box Loss : 1.3416 | Object Loss : 13.4434 | Class Loss : 0.35006
Epoch : 16 | Iteration : 357 | Learning Rate : 1.6243e-05 | Total Loss : 13.5998 | Box Loss : 0.86842 | Object Loss : 12.5723 | Class Loss : 0.15913
Epoch : 16 | Iteration : 358 | Learning Rate : 1.6426e-05 | Total Loss : 17.9834 | Box Loss : 2.2705 | Object Loss : 15.0911 | Class Loss : 0.62189
Epoch : 16 | Iteration : 359 | Learning Rate : 1.661e-05 | Total Loss : 13.2651 | Box Loss : 0.77707 | Object Loss : 12.1661 | Class Loss : 0.32198
Epoch : 16 | Iteration : 360 | Learning Rate : 1.6796e-05 | Total Loss : 12.363 | Box Loss : 0.56516 | Object Loss : 11.603 | Class Loss : 0.1949
Epoch : 16 | Iteration : 361 | Learning Rate : 1.6984e-05 | Total Loss : 16.1314 | Box Loss : 1.521 | Object Loss : 14.0555 | Class Loss : 0.55489
Epoch : 16 | Iteration : 362 | Learning Rate : 1.7173e-05 | Total Loss : 12.5865 | Box Loss : 0.60568 | Object Loss : 11.7713 | Class Loss : 0.20958
Epoch : 16 | Iteration : 363 | Learning Rate : 1.7363e-05 | Total Loss : 15.2939 | Box Loss : 0.98848 | Object Loss : 13.8377 | Class Loss : 0.46774
Epoch : 16 | Iteration : 364 | Learning Rate : 1.7555e-05 | Total Loss : 14.0186 | Box Loss : 1.3655 | Object Loss : 12.2908 | Class Loss : 0.3623
Epoch : 16 | Iteration : 365 | Learning Rate : 1.7749e-05 | Total Loss : 11.411 | Box Loss : 0.53581 | Object Loss : 10.6625 | Class Loss : 0.21268
Epoch : 16 | Iteration : 366 | Learning Rate : 1.7944e-05 | Total Loss : 16.9061 | Box Loss : 2.0613 | Object Loss : 14.1356 | Class Loss : 0.70913
Epoch : 16 | Iteration : 367 | Learning Rate : 1.8141e-05 | Total Loss : 12.6763 | Box Loss : 0.65758 | Object Loss : 11.7863 | Class Loss : 0.23245
Epoch : 16 | Iteration : 368 | Learning Rate : 1.834e-05 | Total Loss : 10.0711 | Box Loss : 0.1887 | Object Loss : 9.6617 | Class Loss : 0.22069
Epoch : 17 | Iteration : 369 | Learning Rate : 1.854e-05 | Total Loss : 12.3867 | Box Loss : 0.68877 | Object Loss : 11.4522 | Class Loss : 0.24571
Epoch : 17 | Iteration : 370 | Learning Rate : 1.8742e-05 | Total Loss : 15.6693 | Box Loss : 1.4483 | Object Loss : 13.7836 | Class Loss : 0.43749
Epoch : 17 | Iteration : 371 | Learning Rate : 1.8945e-05 | Total Loss : 11.2525 | Box Loss : 0.38393 | Object Loss : 10.5911 | Class Loss : 0.27744
Epoch : 17 | Iteration : 372 | Learning Rate : 1.915e-05 | Total Loss : 12.624 | Box Loss : 1.0968 | Object Loss : 11.2567 | Class Loss : 0.2705
Epoch : 17 | Iteration : 373 | Learning Rate : 1.9357e-05 | Total Loss : 14.1601 | Box Loss : 1.9424 | Object Loss : 11.6739 | Class Loss : 0.54376
Epoch : 17 | Iteration : 374 | Learning Rate : 1.9565e-05 | Total Loss : 13.8942 | Box Loss : 1.4335 | Object Loss : 12.0368 | Class Loss : 0.42392
Epoch : 17 | Iteration : 375 | Learning Rate : 1.9775e-05 | Total Loss : 11.7365 | Box Loss : 0.51757 | Object Loss : 10.9588 | Class Loss : 0.2601
Epoch : 17 | Iteration : 376 | Learning Rate : 1.9987e-05 | Total Loss : 13.3418 | Box Loss : 1.1792 | Object Loss : 11.7613 | Class Loss : 0.40132
Epoch : 17 | Iteration : 377 | Learning Rate : 2.0201e-05 | Total Loss : 12.5316 | Box Loss : 0.5521 | Object Loss : 11.662 | Class Loss : 0.31745
Epoch : 17 | Iteration : 378 | Learning Rate : 2.0416e-05 | Total Loss : 11.6554 | Box Loss : 0.71192 | Object Loss : 10.7293 | Class Loss : 0.21421
Epoch : 17 | Iteration : 379 | Learning Rate : 2.0633e-05 | Total Loss : 10.5197 | Box Loss : 0.45873 | Object Loss : 9.8577 | Class Loss : 0.20335
Epoch : 17 | Iteration : 380 | Learning Rate : 2.0851e-05 | Total Loss : 10.8727 | Box Loss : 0.6144 | Object Loss : 10.0022 | Class Loss : 0.25605
Epoch : 17 | Iteration : 381 | Learning Rate : 2.1072e-05 | Total Loss : 12.827 | Box Loss : 1.5994 | Object Loss : 10.7265 | Class Loss : 0.50119
Epoch : 17 | Iteration : 382 | Learning Rate : 2.1294e-05 | Total Loss : 13.5798 | Box Loss : 1.0056 | Object Loss : 12.0783 | Class Loss : 0.49589
Epoch : 17 | Iteration : 383 | Learning Rate : 2.1518e-05 | Total Loss : 10.2467 | Box Loss : 0.38574 | Object Loss : 9.653 | Class Loss : 0.20797
Epoch : 17 | Iteration : 384 | Learning Rate : 2.1743e-05 | Total Loss : 9.5454 | Box Loss : 0.31727 | Object Loss : 9.0364 | Class Loss : 0.19168
Epoch : 17 | Iteration : 385 | Learning Rate : 2.1971e-05 | Total Loss : 10.7994 | Box Loss : 1.0524 | Object Loss : 9.5408 | Class Loss : 0.20626
Epoch : 17 | Iteration : 386 | Learning Rate : 2.22e-05 | Total Loss : 13.8463 | Box Loss : 1.1893 | Object Loss : 12.236 | Class Loss : 0.42102
Epoch : 17 | Iteration : 387 | Learning Rate : 2.2431e-05 | Total Loss : 9.5131 | Box Loss : 0.33435 | Object Loss : 8.9877 | Class Loss : 0.19104
Epoch : 17 | Iteration : 388 | Learning Rate : 2.2663e-05 | Total Loss : 11.7341 | Box Loss : 0.82945 | Object Loss : 10.6175 | Class Loss : 0.28709
Epoch : 17 | Iteration : 389 | Learning Rate : 2.2898e-05 | Total Loss : 12.5049 | Box Loss : 1.1493 | Object Loss : 10.9918 | Class Loss : 0.3639
Epoch : 17 | Iteration : 390 | Learning Rate : 2.3134e-05 | Total Loss : 10.0721 | Box Loss : 0.78613 | Object Loss : 9.0417 | Class Loss : 0.24434
Epoch : 17 | Iteration : 391 | Learning Rate : 2.3373e-05 | Total Loss : 12.3075 | Box Loss : 1.3411 | Object Loss : 10.7143 | Class Loss : 0.25203
Epoch : 18 | Iteration : 392 | Learning Rate : 2.3613e-05 | Total Loss : 9.7277 | Box Loss : 0.45647 | Object Loss : 8.966 | Class Loss : 0.30527
Epoch : 18 | Iteration : 393 | Learning Rate : 2.3854e-05 | Total Loss : 13.1086 | Box Loss : 1.666 | Object Loss : 11.1439 | Class Loss : 0.2987
Epoch : 18 | Iteration : 394 | Learning Rate : 2.4098e-05 | Total Loss : 12.9978 | Box Loss : 0.88292 | Object Loss : 11.6079 | Class Loss : 0.50705
Epoch : 18 | Iteration : 395 | Learning Rate : 2.4344e-05 | Total Loss : 10.7919 | Box Loss : 0.53646 | Object Loss : 9.9745 | Class Loss : 0.28095
Epoch : 18 | Iteration : 396 | Learning Rate : 2.4591e-05 | Total Loss : 9.7264 | Box Loss : 0.7848 | Object Loss : 8.6938 | Class Loss : 0.24779
Epoch : 18 | Iteration : 397 | Learning Rate : 2.4841e-05 | Total Loss : 10.4778 | Box Loss : 1.0495 | Object Loss : 9.2081 | Class Loss : 0.22026
Epoch : 18 | Iteration : 398 | Learning Rate : 2.5092e-05 | Total Loss : 9.169 | Box Loss : 0.57491 | Object Loss : 8.3962 | Class Loss : 0.1979
Epoch : 18 | Iteration : 399 | Learning Rate : 2.5345e-05 | Total Loss : 11.1855 | Box Loss : 1.0002 | Object Loss : 9.9185 | Class Loss : 0.26684
Epoch : 18 | Iteration : 400 | Learning Rate : 2.56e-05 | Total Loss : 10.7894 | Box Loss : 1.1357 | Object Loss : 9.1997 | Class Loss : 0.45402
Epoch : 18 | Iteration : 401 | Learning Rate : 2.5857e-05 | Total Loss : 9.2411 | Box Loss : 0.46813 | Object Loss : 8.5093 | Class Loss : 0.2637
Epoch : 18 | Iteration : 402 | Learning Rate : 2.6116e-05 | Total Loss : 10.2135 | Box Loss : 0.60753 | Object Loss : 9.2861 | Class Loss : 0.31993
Epoch : 18 | Iteration : 403 | Learning Rate : 2.6377e-05 | Total Loss : 11.366 | Box Loss : 0.78865 | Object Loss : 10.2008 | Class Loss : 0.37651
Epoch : 18 | Iteration : 404 | Learning Rate : 2.6639e-05 | Total Loss : 8.2499 | Box Loss : 0.39101 | Object Loss : 7.6322 | Class Loss : 0.22674
Epoch : 18 | Iteration : 405 | Learning ...

Оцените модель

Система Компьютерного зрения Toolbox™ обеспечивает функции оценки детектора объектов, чтобы измерить общие метрики, такие как средняя точность (evaluateDetectionPrecision) и средние журналом коэффициенты непопаданий (evaluateDetectionMissRate). В этом примере используется средняя метрика точности. Средняя точность обеспечивает один номер, который включает способность детектора сделать правильные классификации (точность) и способность детектора найти все соответствующие объекты (отзыв).

results = detect(yolov3Detector,testData,'MiniBatchSize',8);

% Evaluate the object detector using Average Precision metric.
[ap,recall,precision] = evaluateDetectionPrecision(results,testData);

Кривая отзыва точности (PR) показывает, насколько точный детектор на различных уровнях отзыва. Идеально, точность 1 на всех уровнях отзыва.

% Plot precision-recall curve.
figure
plot(recall,precision)
xlabel('Recall')
ylabel('Precision')
grid on
title(sprintf('Average Precision = %.2f', ap))

Обнаружьте Объекты Используя YOLO v3

Используйте детектор для обнаружения объектов.

% Read the datastore.
data = read(testData);

% Get the image.
I = data{1};

[bboxes,scores,labels] = detect(yolov3Detector,I);

% Display the detections on image.
I = insertObjectAnnotation(I,'rectangle',bboxes,scores);

figure
imshow(I)

Вспомогательные Функции

Функция градиентов модели

Функциональный modelGradients берет в качестве входа yolov3ObjectDetector объект, мини-пакет входных данных XTrain с соответствующими основными блоками истинности YTrain, заданный порог штрафа как входные параметры и возвращает градиенты потери относительно настраиваемых параметров в yolov3ObjectDetector, соответствующая мини-пакетная информация о потере и состояние текущего пакета.

Функция градиентов модели вычисляет общую сумму убытков и градиенты путем выполнения этих операций.

Сгенерируйте предсказания от входного пакета изображений с помощью forward метод.
Соберите предсказания на центральном процессоре для постобработки.
Преобразуйте предсказания от координат ячейки сетки YOLO v3 до координат ограничительной рамки, чтобы позволить легкое сравнение с достоверными данными при помощи anchorBoxGenerator метод yolov3ObjectDetector.
Сгенерируйте цели для расчета потерь при помощи конвертированных предсказаний и достоверных данных. Эти цели сгенерированы для положений ограничительной рамки (x, y, ширина, высота), объектное доверие и вероятности класса. Смотрите функцию поддержки generateTargets.
Вычисляет среднеквадратическую ошибку предсказанных координат ограничительной рамки с целевыми полями. Смотрите функцию поддержки bboxOffsetLoss.
Определяет бинарную перекрестную энтропию предсказанной объектной оценки достоверности с оценкой достоверности целевого объекта. Смотрите функцию поддержки objectnessLoss.
Определяет бинарную перекрестную энтропию предсказанного класса объекта с целью. Смотрите функцию поддержки classConfidenceLoss.
Вычисляет общую сумму убытков как сумму всех потерь.
Вычисляет градиенты learnables относительно общей суммы убытков.

function [gradients, state, info] = modelGradients(detector, XTrain, YTrain, penaltyThreshold)
inputImageSize = size(XTrain,1:2);

% Gather the ground truths in the CPU for post processing
YTrain = gather(extractdata(YTrain));

% Extract the predictions from the detector.
[gatheredPredictions, YPredCell, state] = forward(detector, XTrain);

% Generate target for predictions from the ground truth data.
[boxTarget, objectnessTarget, classTarget, objectMaskTarget, boxErrorScale] = generateTargets(gatheredPredictions,...
    YTrain, inputImageSize, detector.AnchorBoxes, penaltyThreshold);

% Compute the loss.
boxLoss = bboxOffsetLoss(YPredCell(:,[2 3 7 8]),boxTarget,objectMaskTarget,boxErrorScale);
objLoss = objectnessLoss(YPredCell(:,1),objectnessTarget,objectMaskTarget);
clsLoss = classConfidenceLoss(YPredCell(:,6),classTarget,objectMaskTarget);
totalLoss = boxLoss + objLoss + clsLoss;

info.boxLoss = boxLoss;
info.objLoss = objLoss;
info.clsLoss = clsLoss;
info.totalLoss = totalLoss;

% Compute gradients of learnables with regard to loss.
gradients = dlgradient(totalLoss, detector.Learnables);
end

function boxLoss = bboxOffsetLoss(boxPredCell, boxDeltaTarget, boxMaskTarget, boxErrorScaleTarget)
% Mean squared error for bounding box position.
lossX = sum(cellfun(@(a,b,c,d) mse(a.*c.*d,b.*c.*d),boxPredCell(:,1),boxDeltaTarget(:,1),boxMaskTarget(:,1),boxErrorScaleTarget));
lossY = sum(cellfun(@(a,b,c,d) mse(a.*c.*d,b.*c.*d),boxPredCell(:,2),boxDeltaTarget(:,2),boxMaskTarget(:,1),boxErrorScaleTarget));
lossW = sum(cellfun(@(a,b,c,d) mse(a.*c.*d,b.*c.*d),boxPredCell(:,3),boxDeltaTarget(:,3),boxMaskTarget(:,1),boxErrorScaleTarget));
lossH = sum(cellfun(@(a,b,c,d) mse(a.*c.*d,b.*c.*d),boxPredCell(:,4),boxDeltaTarget(:,4),boxMaskTarget(:,1),boxErrorScaleTarget));
boxLoss = lossX+lossY+lossW+lossH;
end

function objLoss = objectnessLoss(objectnessPredCell, objectnessDeltaTarget, boxMaskTarget)
% Binary cross-entropy loss for objectness score.
objLoss = sum(cellfun(@(a,b,c) crossentropy(a.*c,b.*c,'TargetCategories','independent'),objectnessPredCell,objectnessDeltaTarget,boxMaskTarget(:,2)));
end

function clsLoss = classConfidenceLoss(classPredCell, classTarget, boxMaskTarget)
% Binary cross-entropy loss for class confidence score.
clsLoss = sum(cellfun(@(a,b,c) crossentropy(a.*c,b.*c,'TargetCategories','independent'),classPredCell,classTarget,boxMaskTarget(:,3)));
end

Увеличение и функции обработки данных

function data = augmentData(A)
% Apply random horizontal flipping, and random X/Y scaling. Boxes that get
% scaled outside the bounds are clipped if the overlap is above 0.25. Also,
% jitter image color.

data = cell(size(A));
for ii = 1:size(A,1)
    I = A{ii,1};
    bboxes = A{ii,2};
    labels = A{ii,3};
    sz = size(I);

    if numel(sz) == 3 && sz(3) == 3
        I = jitterColorHSV(I,...
            'Contrast',0.0,...
            'Hue',0.1,...
            'Saturation',0.2,...
            'Brightness',0.2);
    end
    
    % Randomly flip image.
    tform = randomAffine2d('XReflection',true,'Scale',[1 1.1]);
    rout = affineOutputView(sz,tform,'BoundsStyle','centerOutput');
    I = imwarp(I,tform,'OutputView',rout);
    
    % Apply same transform to boxes.
    [bboxes,indices] = bboxwarp(bboxes,tform,rout,'OverlapThreshold',0.25);
    labels = labels(indices);
    
    % Return original data only when all boxes are removed by warping.
    if isempty(indices)
        data(ii,:) = A(ii,:);
    else
        data(ii,:) = {I, bboxes, labels};
    end
end
end


function data = preprocessData(data, targetSize)
% Resize the images and scale the pixels to between 0 and 1. Also scale the
% corresponding bounding boxes.

for ii = 1:size(data,1)
    I = data{ii,1};
    imgSize = size(I);
    
    % Convert an input image with single channel to 3 channels.
    if numel(imgSize) < 3 
        I = repmat(I,1,1,3);
    end
    bboxes = data{ii,2};

    I = im2single(imresize(I,targetSize(1:2)));
    scale = targetSize(1:2)./imgSize(1:2);
    bboxes = bboxresize(bboxes,scale);
    
    data(ii, 1:2) = {I, bboxes};
end
end

function [XTrain, YTrain] = createBatchData(data, groundTruthBoxes, groundTruthClasses, classNames)
% Returns images combined along the batch dimension in XTrain and
% normalized bounding boxes concatenated with classIDs in YTrain

% Concatenate images along the batch dimension.
XTrain = cat(4, data{:,1});

% Get class IDs from the class names.
classNames = repmat({categorical(classNames')}, size(groundTruthClasses));
[~, classIndices] = cellfun(@(a,b)ismember(a,b), groundTruthClasses, classNames, 'UniformOutput', false);

% Append the label indexes and training image size to scaled bounding boxes
% and create a single cell array of responses.
combinedResponses = cellfun(@(bbox, classid)[bbox, classid], groundTruthBoxes, classIndices, 'UniformOutput', false);
len = max( cellfun(@(x)size(x,1), combinedResponses ) );
paddedBBoxes = cellfun( @(v) padarray(v,[len-size(v,1),0],0,'post'), combinedResponses, 'UniformOutput',false);
YTrain = cat(4, paddedBBoxes{:,1});
end

Функция расписания скорости обучения

function currentLR = piecewiseLearningRateWithWarmup(iteration, epoch, learningRate, warmupPeriod, numEpochs)
% The piecewiseLearningRateWithWarmup function computes the current
% learning rate based on the iteration number.
persistent warmUpEpoch;

if iteration <= warmupPeriod
    % Increase the learning rate for number of iterations in warmup period.
    currentLR = learningRate * ((iteration/warmupPeriod)^4);
    warmUpEpoch = epoch;
elseif iteration >= warmupPeriod && epoch < warmUpEpoch+floor(0.6*(numEpochs-warmUpEpoch))
    % After warm up period, keep the learning rate constant if the remaining number of epochs is less than 60 percent. 
    currentLR = learningRate;
    
elseif epoch >= warmUpEpoch + floor(0.6*(numEpochs-warmUpEpoch)) && epoch < warmUpEpoch+floor(0.9*(numEpochs-warmUpEpoch))
    % If the remaining number of epochs is more than 60 percent but less
    % than 90 percent multiply the learning rate by 0.1.
    currentLR = learningRate*0.1;
    
else
    % If remaining epochs are more than 90 percent multiply the learning
    % rate by 0.01.
    currentLR = learningRate*0.01;
end

end

Служебные функции

function [lossPlotter, learningRatePlotter] = configureTrainingProgressPlotter(f)
% Create the subplots to display the loss and learning rate.
figure(f);
clf
subplot(2,1,1);
ylabel('Learning Rate');
xlabel('Iteration');
learningRatePlotter = animatedline;
subplot(2,1,2);
ylabel('Total Loss');
xlabel('Iteration');
lossPlotter = animatedline;
end

function displayLossInfo(epoch, iteration, currentLR, lossInfo)
% Display loss information for each iteration.
disp("Epoch : " + epoch + " | Iteration : " + iteration + " | Learning Rate : " + currentLR + ...
   " | Total Loss : " + double(gather(extractdata(lossInfo.totalLoss))) + ...
   " | Box Loss : " + double(gather(extractdata(lossInfo.boxLoss))) + ...
   " | Object Loss : " + double(gather(extractdata(lossInfo.objLoss))) + ...
   " | Class Loss : " + double(gather(extractdata(lossInfo.clsLoss))));
end

function updatePlots(lossPlotter, learningRatePlotter, iteration, currentLR, totalLoss)
% Update loss and learning rate plots.
addpoints(lossPlotter, iteration, double(extractdata(gather(totalLoss))));
addpoints(learningRatePlotter, iteration, currentLR);
drawnow
end

function detector = downloadPretrainedYOLOv3Detector()
% Download a pretrained yolov3 detector.
if ~exist('yolov3SqueezeNetVehicleExample_21aSPKG.mat', 'file')
    if ~exist('yolov3SqueezeNetVehicleExample_21aSPKG.zip', 'file')
        disp('Downloading pretrained detector...');
        pretrainedURL = 'https://ssd.mathworks.com/supportfiles/vision/data/yolov3SqueezeNetVehicleExample_21aSPKG.zip';
        websave('yolov3SqueezeNetVehicleExample_21aSPKG.zip', pretrainedURL);
    end
    unzip('yolov3SqueezeNetVehicleExample_21aSPKG.zip');
end
pretrained = load("yolov3SqueezeNetVehicleExample_21aSPKG.mat");
detector = pretrained.detector;
end

Ссылки

[1] Redmon, Джозеф и Али Фархади. “YOLOv3: Инкрементное Улучшение”. Предварительно распечатайте, представленный 8 апреля 2018. https://arxiv.org/abs/1804.02767.

Смотрите также

Документация