YOLOv8m训练自己的数据集，几个epoch后loss变0。3090ti，单卡，调整了学习率，取消了mosaic增强。

[zhangyusen1997]

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• [X] 我已经搜索过问题，但是没有找到解答。I have searched the question and found no related answer.

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[zhangyusen1997]

换yolov8s也是同样的问题

[nemonameless]

前几个epoch精度正常吗？前面训练的也截图下。训自己数据集注意加载coco权重做预训练。 单卡资源太少了，建议换更小模型或尺度

[LDX17]

我用yolov8s也出现同样的问题，从11epoch开始，loss为0 而且前面10epoch后eval全为0，加载了coco权重做预训练，用的是aistudio上的A100资源

[nemonameless]

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleYOLO/blob/release/2.6/configs/yolov8/_base_/yolov8_cspdarknet.yml#L2 可以注释syncbn试试，COCO或自定义数据集我们内部训练都是8卡以上GPU资源极多训的。 最后推荐可以尝试使用一下ppyoloe+或rtdetr，训自定义数据集快速收敛的关键的是加载极强的预训练权重。

[sdreamforchen]

不知道我说得对不对。 V8这些训练问题，是不是assign的问题，或者说选择回归的loss点太多了（没有处理postive sample 和 negative sample）。造成起始的cls_loss这么大！

[07/18 00:44:35] ppdet.engine INFO: Epoch: [0] [ 0/3665] eta: 81 days, 15:43:15 lr: 0.000000 loss: 1312362.750000 loss_cls: 1312202.375000 loss_iou: 160.321213 loss_dfl: 0.000000 loss_l1: 53.665325 batch_cost: 3.8499 data_cost: 0.0013 ips: 8.3118 images/s [07/18 00:46:30] ppdet.engine INFO: Epoch: [0] [ 100/3665] eta: 24 days, 1:13:14 lr: 0.000001 loss: 1180799.875000 loss_cls: 1180635.000000 loss_iou: 164.957016 loss_dfl: 0.000000 loss_l1: 53.429075 batch_cost: 1.1069 data_cost: 0.7277 ips: 28.9103 images/s [07/18 00:48:33] ppdet.engine INFO: Epoch: [0] [ 200/3665] eta: 24 days, 18:02:08 lr: 0.000003 loss: 1321773.687500 loss_cls: 1321605.875000 loss_iou: 162.622360 loss_dfl: 0.000000 loss_l1: 52.578604 batch_cost: 1.2006 data_cost: 0.7857 ips: 26.6543 images/s [07/18 00:50:36] ppdet.engine INFO: Epoch: [0] [ 300/3665] eta: 24 days, 22:23:33 lr: 0.000007 loss: 1342713.875000 loss_cls: 1342555.562500 loss_iou: 151.517464 loss_dfl: 0.000000 loss_l1: 50.486034 batch_cost: 1.1931 data_cost: 0.8108 ips: 26.8212 images/s [07/18 00:52:35] ppdet.engine INFO: Epoch: [0] [ 400/3665] eta: 24 days, 19:47:10 lr: 0.000013 loss: 991059.343750 loss_cls: 990933.656250 loss_iou: 128.983490 loss_dfl: 0.000000 loss_l1: 42.778625 batch_cost: 1.1555 data_cost: 0.8027 ips: 27.6943 images/s

[nemonameless]

这个起始loss_cls这么大明显是初始化的问题，你是改了初始化的相关代码吗。先按coco数据集训下看正常的情况，自定义数据集如果训的不正常，应该先排查数据集制作的问题。

[sdreamforchen]

我找找，我应该没有改的，就改了head

---原始邮件--- 发件人: "Feng @.> 发送时间: 2023年7月18日(周二) 中午12:47 收件人: @.>; 抄送: @.**@.>; 主题: Re: [PaddlePaddle/PaddleYOLO] YOLOv8m训练自己的数据集，几个epoch后loss变0。3090ti，单卡，调整了学习率，取消了mosaic增强。 (Issue #166)

这个起始loss_cls这么大明显是初始化的问题，你是改了初始化的相关代码吗。先按coco数据集训下看正常的情况，自定义数据集如果训的不正常，应该先排查数据集制作的问题。

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[sdreamforchen]

这个起始loss_cls这么大明显是初始化的问题，你是改了初始化的相关代码吗。先按coco数据集训下看正常的情况，自定义数据集如果训的不正常，应该先排查数据集制作的问题。

未更改初始化，而且在训练前还重新拉取的最新代码。 仅将forward_train\forward_eval\get_loss代码进行了修改

[zhangyusen1997]

前几个epoch精度正常吗？前面训练的也截图下。训自己数据集注意加载coco权重做预训练。 单卡资源太少了，建议换更小模型或尺度

[zhangyusen1997]

数据集应该没问题，跑了ppyoloe，yolof，v3，v5

[sdreamforchen]

我将ppyoloe的head的DFL去掉，训练正常； 将paddleYOLO的v8的backbone和neck拷贝到paddledetection里，用ppyoloe的head，loss正常，和ppyoloe的差不多。但是40epoch，精度还是为0.

[54wb]

我用yolov8s也出现同样的问题，从11epoch开始，loss为0 而且前面10epoch后eval全为0，加载了coco权重做预训练，用的是aistudio上的A100资源

hi~,我也遇到了同样的问题，训练自己的数据集，加载了预训练权重，使用bs=16单卡训练，在第3个epochloss变0，跟你发出来的情况几乎一样。请问最后有解决办法嘛

[sdreamforchen]

分享一个我的解决方案，不用paddleyolo，讲yolov8那几个Python文件放到对应的paddledetection里面去，你参考ppyoloe，这样是没问题的，保险一点就是所以的除了head按照以上操作，改ppyoloe的head，也可以不改，因为head不是这俩模型的主要差别，我目前就是这么玩通的。

不改head是因为里面涉及标签分配，loss计算等一大堆内容，这样又可能一堆小问题出现。 ps:fpn输出这俩模型不一样，一个是4 3 2，另一个是2 3 4，顺序是反着的，这地方需要修改一下。

---原始邮件--- 发件人: @.> 发送时间: 2023年9月7日(周四) 下午2:51 收件人: @.>; 抄送: @.**@.>; 主题: Re: [PaddlePaddle/PaddleYOLO] YOLOv8m训练自己的数据集，几个epoch后loss变0。3090ti，单卡，调整了学习率，取消了mosaic增强。 (Issue #166)

我用yolov8s也出现同样的问题，从11epoch开始，loss为0 而且前面10epoch后eval全为0，加载了coco权重做预训练，用的是aistudio上的A100资源

hi~,我也遇到了同样的问题，训练自己的数据集，加载了预训练权重，使用bs=16单卡训练，在第3个epochloss变0，跟你发出来的情况几乎一样。请问最后有解决办法嘛

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[54wb]

大佬可以交流一下嘛，PPYOLO要求paddle2.4以上，我目前用的ppdetection是2.3，这个可以直接把代码迁移过去嘛

[sdreamforchen]

应该问题不大。你就迁移backbone和fpn的嘛，没啥特别的操作。

---原始邮件--- 发件人: @.> 发送时间: 2023年9月7日(周四) 下午3:16 收件人: @.>; 抄送: @.**@.>; 主题: Re: [PaddlePaddle/PaddleYOLO] YOLOv8m训练自己的数据集，几个epoch后loss变0。3090ti，单卡，调整了学习率，取消了mosaic增强。 (Issue #166)

大佬可以交流一下嘛，PPYOLO要求paddle2.4以上，我目前用的ppdetection是2.3，这个可以直接把代码迁移过去嘛

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[nemonameless]

感谢建议，后续会排查下这个问题。