零基础入门目标检测系列学习记录（二）：YOLO系列之v3算法详解_yolov3的预测概率怎么算的

百度飞桨零基础实践深度学习目标检测系列学习笔记

YOLOv3结构

YOLOv3网络结构特点：

1.只有卷积没有池化
2.3个特征图检测不同尺寸物体
3.使用ResNet结构
4.3个特征图使用add进行拼接
5.使用sigmoid来实现多类别

Backbone**:Darknet53** 使用主干网络中的1/8，1/16，1/32的三个特征图进行特征图融合。网络中使用残差结构。
为什么使用它：比同精度的ResNet快很多，比Darknet19慢点但精度更高。

shape格式与先验框

SxSx3x(C+5):尺寸，先验框数量3个，检测框位置(XYHW4)，检测置信度(1)，类别维度（C）
使用聚类对标签框，得到9个框，来作为先验框：

(10 × 13), (16 × 30), (33 × 23), (30 × 61), (62 × 45), (59 ×
119), (116 × 90), (156 × 198), (373 × 326).
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网络输出检测框如下：

box的处理流程

1.通过三个特征图获取到：883，16163，32323 ，每个格子3个框，一共4032个数量的box。
2.送入loss计算。
3.推理时设置置信度阈值，然后使用NMS输出预测结果。

训练策略与损失函数

预测框: 正例 (positive) 、负例 (negative) 、忽略样例 (ignore)

正例: 取一个ground truth，与预测框全部计算IOU,最大的为正例，
正例产生置信度loss、检测框loss、类别loss。

负例: 与全部ground truth的IOU都小于闻值 (0.5) ，则为负例。
负例只有分类置信度产生loss，分类标签为0，边框回归不产生loss。

忽略样例: 正例除外，与任意一个ground truth的IOU大于阀值 (论文中使用0.5) ，则为忽略样例。忽略样例不产生任何loss。

记录：对于负例，只会参与分类置信度的Focal Loss的计算，不会对分类和边框回归的Loss产生影响。因为对于负例来说，它们不包含目标物体，所以它们不需要参与目标的分类和位置回归的Loss的计算。

负例，虽然它们不是目标，但是它们可能会被预测为某个目标。如果我们完全不考虑负例的情况，那么网络可能会忽略一些负例，而这些负例可能包含一些与目标非常相似的特征。因此，对于负例，我们需要在分类置信度的损失函数中进行惩罚，以鼓励网络对负例做出更准确的预测。这就是为什么负例也需要参与分类置信度的 Focal Loss 的计算的原因。

损失函数：置信度loss，检测框loss，类别loss

置信度loss：FOCAL = FocalLoss(gamma=2, alpha=1.0, reduction="none")
检测框loss：giou = tools.GIOU_xywh_torch(p_d_xywh, label_xywh).unsqueeze(-1)
类别loss：BCE = nn.BCEWithLogitsLoss(reduction="none")

YOLOv3代码解读

1.网络forward部分

    def forward(self, x):
        out = []
			
		#通过Darknet53提取三个feature
        x_s, x_m, x_l = self.__backnone(x)
        #通过FPN进行concat与输出
        x_s, x_m, x_l = self.__fpn(x_l, x_m, x_s)
		#将三个不同尺寸的feature送入head进行解码
		#也就是将三个输出解码成预测框！！
        out.append(self.__head_s(x_s))
        out.append(self.__head_m(x_m))
        out.append(self.__head_l(x_l))

        if self.training:
            p, p_d = list(zip(*out))
            return p, p_d  # smalll, medium, large
        else:
            p, p_d = list(zip(*out))
            return p, torch.cat(p_d, 0)
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2.YOLOv3_head部分

原理是这些公式的实现：

class Yolo_head(nn.Module):
    def __init__(self, nC, anchors, stride):
        super(Yolo_head, self).__init__()
		# anchors是先验框（v3中是每个尺度三个先验框），nA是先验框的个数，nC是类别的个数，stride是步长
        self.__anchors = anchors
        self.__nA = len(anchors)
        self.__nC = nC
        self.__stride = stride


    def forward(self, p):
        # 获取输入的batch_size和特征图大小
        bs, nG = p.shape[0], p.shape[-1]
        # 将p转为bs,nA,nC+5,nG,nG的形状，注意这里将类别+5是因为每个anchor对应的输出包含：tx,ty,tw,th,confidence,类别概率
        # 因此5+C的形状
        p = p.view(bs, self.__nA, 5 + self.__nC, nG, nG).permute(0, 3, 4, 1, 2)
	     # 将预测的特征图解码，返回解码后的预测值
        p_de = self.__decode(p.clone())

        return (p, p_de)


    def __decode(self, p):
        # 获取batch_size和输出大小
        batch_size, output_size = p.shape[:2]
		# 获取当前设备
        device = p.device
        # 获取步长和先验框，转化为device类型
        stride = self.__stride
        anchors = (1.0 * self.__anchors).to(device)
			
		# 预测中心坐标、宽高、置信度以及类别概率
        conv_raw_dxdy = p[:, :, :, :, 0:2]
        conv_raw_dwdh = p[:, :, :, :, 2:4]
        conv_raw_conf = p[:, :, :, :, 4:5]
        conv_raw_prob = p[:, :, :, :, 5:]
        
		# 将特征图中心坐标转为全图坐标
        y = torch.arange(0, output_size).unsqueeze(1).repeat(1, output_size)
        x = torch.arange(0, output_size).unsqueeze(0).repeat(output_size, 1)
        grid_xy = torch.stack([x, y], dim=-1)
        grid_xy = grid_xy.unsqueeze(0).unsqueeze(3).repeat(batch_size, 1, 1, 3, 1).float().to(device)
		# 计算预测的坐标和宽高
        pred_xy = (torch.sigmoid(conv_raw_dxdy) + grid_xy) * stride
        pred_wh = (torch.exp(conv_raw_dwdh) * anchors) * stride
        # 将预测的坐标和宽高拼接在一起得到预测的边界框
        pred_xywh = torch.cat([pred_xy, pred_wh], dim=-1)
        # 计算预测的置信度和类别概率
        pred_conf = torch.sigmoid(conv_raw_conf)
        pred_prob = torch.sigmoid(conv_raw_prob)
        # # 将预测的边界框、置信度和类别概率拼接在一起得到最终的预测
        pred_bbox = torch.cat([pred_xywh, pred_conf, pred_prob], dim=-1)

        return pred_bbox.view(-1, 5 + self.__nC) if not self.training else pred_bbox
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代码中这段为确定anchor的中心点，中心点为每个网格的左上角，每个网格生成三个先验框。