yolov5损失函数笔记

浅浅的花香味﹌ 2023-01-23 10:56 53阅读 0赞

yolov5损失函数的几点理解  
所用代码：https://github.com/ultralytics/yolov5  
参考文献：https://www.cnblogs.com/pprp/p/12590801.html  
感谢知乎网友：Ancy贝贝

重要的代码块在build\_targets内。

def build_targets(p, targets, model):
        # Build targets for compute_loss(), input targets(image,class,x,y,w,h)
        det = model.module.model[-1] if is_parallel(model) else model.model[-1]  # Detect() module
        na, nt = det.na, targets.shape[0]  # number of anchors, targets
        tcls, tbox, indices, anch = [], [], [], []
        gain = torch.ones(7, device=targets.device)  # normalized to gridspace gain
        ai = torch.arange(na, device=targets.device).float().view(na, 1).repeat(1, nt)  # same as .repeat_interleave(nt)
        #将targets复制3份，每份分配一个anchor编号，如0,1,2. 也就是每个anchor分配一份targets。
        targets = torch.cat((targets.repeat(na, 1, 1), ai[:, :, None]), 2)  # append anchor indices
    
        g = 0.5  # bias
        # 这里off表示了5个偏移，原点不动，往右、往下、往左、往上。
        # 其中坐标原点在图像的左上角，x轴往右（列），y轴往下（行）。
        off = torch.tensor([[0, 0],
                            [1, 0], [0, 1], [-1, 0], [0, -1],  # j,k,l,m
                            # [1, 1], [1, -1], [-1, 1], [-1, -1],  # jk,jm,lk,lm
                            ], device=targets.device).float() * g  # offsets
    
        for i in range(det.nl):
            #det.anchors在导入model的时候就除以了步长，因此此时anchor大小不是相对于原图，而是相对于对应特征层的尺寸
            anchors = det.anchors[i]
            gain[2:6] = torch.tensor(p[i].shape)[[3, 2, 3, 2]]  # xyxy gain
    
            # Match targets to anchors
            #这里主要是将gt的cx，cy，w,h换算到当前特征层对应的尺寸，以便和该层的anchor大小相对应
            t = targets * gain
            if nt:
                # Matches
                #这个部分是计算gt和anchor的匹配程度
                #即w_gt/w_anchor  h_gt/h_anchor
                r = t[:, :, 4:6] / anchors[:, None]  # wh ratio
                #这里判断了r和1/r与model.hyp['anchor_t']的大小关系，即只有不大于这个数，也就是说gt与anchor的宽高差距不过大的时候，才认为匹配。代码中 model.hyp['anchor_t']=4
                j = torch.max(r, 1. / r).max(2)[0] < model.hyp['anchor_t']  # compare       
                # j = wh_iou(anchors, t[:, 4:6]) > model.hyp['iou_t']  # iou(3,n)=wh_iou(anchors(3,2), gwh(n,2))
                #将满足条件的targets筛选出来。          
                t = t[j]  # filter
                
                # Offsets
                #这个部分就是扩充targets的数量，将比较targets附近的4个点，选取最近的2个点作为新targets中心，新targets的w、h使用与原targets一致，只是中心点坐标的不同。
                gxy = t[:, 2:4]  # grid xy
                gxi = gain[[2, 3]] - gxy  # inverse
                j, k = ((gxy % 1. < g) & (gxy > 1.)).T
                l, m = ((gxi % 1. < g) & (gxi > 1.)).T
                j = torch.stack((torch.ones_like(j), j, k, l, m))
                t = t.repeat((5, 1, 1))[j] #筛选后t的数量是原来t的3倍。
                offsets = (torch.zeros_like(gxy)[None] + off[:, None])[j]
            else:
                t = targets[0]
                offsets = 0
    
            # Define
            b, c = t[:, :2].long().T  # image, class
            gxy = t[:, 2:4]  # grid xy
            gwh = t[:, 4:6]  # grid wh
            gij = (gxy - offsets) #自己加的代码，方便查看gij的分布。
             plot_gxy(gxy=gij, scale_i=i, size=gain, flag='gij') #自己编的代码，用于查看gij的分布。
            gij = (gxy - offsets).long() #将所有targets中心点坐标进行偏移。
    
            gi, gj = gij.T  # grid xy indices
    
            # Append
            a = t[:, 6].long()  # anchor indices
            indices.append((b, a, gj, gi))  # image, anchor, grid indices
            tbox.append(torch.cat((gxy - gij, gwh), 1))  # box
            anch.append(anchors[a])  # anchors
            tcls.append(c)  # class
    
        return tcls, tbox, indices, anch

下图是20x20的特征图上的gij的分布示意图，从图中可以看出每个targets都扩充了2个临近的targets。关于为什么扩充，我还没理解，有知道的网友欢迎留言。另外，知乎网友Ancy贝贝的理解是：之前通过筛选，去掉了一些匹配不上anchor的gt，本来正样本就比负样本少很多，经过筛选，少得更多了，所以每个gt扩充2个出来，增加正样本比例。

\# Regression  
    pxy = ps\[:, :2\].sigmoid() \* 2. - 0.5  
    pwh = (ps\[:, 2:4\].sigmoid() \* 2) \*\* 2 \* anchors\[i\]  
    pbox = torch.cat((pxy, pwh), 1).to(device)  \# predicted box  
    giou = bbox\_iou(pbox.T, tbox\[i\], x1y1x2y2=False, CIoU=True)  \# giou(prediction, target)  
    lbox += (1.0 - giou).mean()  \# giou loss

代码中的pxy对应bxy，ps\[:, :2\]对应txy。由此可知bxy的取值范围是\[-0.5,1.5\]。因此有可能偏移到临近的单元格内，但偏移不多，不知道作者是什么考虑的。

代码中的pwh对应bwh，anchors\[i\]对应Pwh。因此可知bwh的范围是\[0,4\]\*Pwh。这和前面  
j = torch.max(r, 1. / r).max(2)\[0\] < model.hyp\[‘anchor\_t’\] \# model.hyp\[‘anchor\_t’\]=4 是一致的。

Objectness  
tobj\[b, a, gj, gi\] = (1.0 - model.gr) + model.gr \* giou.detach().clamp(0).type(tobj.dtype) \# giou ratio  
此处 tobj\[b, a, gj, gi\]用giou（真实的是ciou）取代1，代表该点对应置信度。为什么要用giou来代替，我也没想明白，有知道的网友欢迎留言。

其余的部分比较好理解，在此不再赘述。

附：  
plot\_gxy的代码：

def plot\_gxy(gxy, scale\_i, size, flag):  
    s = int(size\[2\].cpu().numpy())  
    ax = plt.subplot(111)  
    ax.axis(\[0, s, 0, s\])  
    lxx = np.arange(0, s + 1, 1)  
    lxx = np.repeat(lxx, s + 1, axis=0)  
    lxx = lxx.reshape(s + 1, s + 1)  
    lyy = np.arange(0, s + 1, 1)  
    lyy = np.repeat(lyy, s + 1, axis=0)  
    lyy = lyy.reshape(s + 1, s + 1)  
    lyy = lyy.T

for i in range(len(lxx)):  
        plt.plot(lxx\[i\], lyy\[i\], color='k', linewidth=0.05, linestyle='-')  
        plt.plot(lyy\[i\], lxx\[i\], color='k', linewidth=0.05, linestyle='-')

for i in range(len(gxy)):  
        x1, y1 = gxy.cpu().numpy().T  
        plt.scatter(x1, y1, s=0.02, color='k')

ax = plt.gca()  \# 获取到当前坐标轴信息  
    ax.xaxis.set\_ticks\_position('top')  \# 将X坐标轴移到上面  
    ax.invert\_yaxis()  
    plt.savefig("gxy\_\{\}\_\{\}.png".format(scale\_i, flag))  
    plt.close()  
————————————————  
版权声明：本文为CSDN博主「tpz789」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。  
原文链接：https://blog.csdn.net/tpz789/article/details/108844004