darknet源码解读-yolov2损失计算

参考文章：

https://blog.csdn.net/xiaohu2022/article/details/80666655

https://github.com/pjreddie/darknet/blob/master/src/region_layer.c //darknet源代码

    yolov2损失计算的源代码集中在region_layer.c文件forward_region_layer函数中，为了兼顾坐标、分类、目标置信度以及训练效率，损失函数由多个部分组成，且不同部分都被赋予了各自的损失权重，整体计算公式如下。

                                                       图：yolov2损失函数计算公式

      W,H指的是特征图(13x13)的宽和高，A指每个网格单元(cell)对应的anchor box的数目(5)，各种表示各类损失的权重。我们先看第1部分损失：

                                                                         

当Max IoU小于阈值thresh时，预测box为没有目标，由以上公式计算没有目标时的损失。观察代码的话可以看到，首先默认将所有预测box都当做没有目标进行了计算，后面当某个预测box的best_iou大于阈值时再将该预测box的目标置信度损失置为0。再来看下第2部分，坐标回归损失：

                            

当训练的图片数量小于12800张的时候计算这些图片的坐标(x,y,h,w)损失。

再看第3大项：

 for(t = 0; t < 30; ++t){
            box truth = float_to_box(net.truth + t*(l.coords + 1) + b*l.truths, 1);
            if(!truth.x) break;
			
            float best_iou = 0;
            int best_n = 0;
			
            i = (truth.x * l.w); //cell(j,i)
            j = (truth.y * l.h);
			
            box truth_shift = truth;
            truth_shift.x = 0;
            truth_shift.y = 0;

			for(n = 0; n < l.n; ++n){ 
                int box_index = entry_index(l, b, n*l.w*l.h + j*l.w + i, 0);
                box pred = get_region_box(l.output, l.biases, n, box_index, i, j, l.w, l.h, l.w*l.h);
                if(l.bias_match){
                    pred.w = l.biases[2*n]/l.w;
                    pred.h = l.biases[2*n+1]/l.h;
                }
				
                pred.x = pred.y = 0;

				float iou = box_iou(pred, truth_shift);
                if (iou > best_iou){
                    best_iou = iou;
                    best_n = n;
                }
            }

            int box_index = entry_index(l, b, best_n*l.w*l.h + j*l.w + i, 0);
            float iou = delta_region_box(truth, l.output, l.biases, best_n, box_index, 
				i, j, l.w, l.h, l.delta, l.coord_scale *  (2 - truth.w*truth.h), l.w*l.h);

            if(l.coords > 4){ //no exec
                int mask_index = entry_index(l, b, best_n*l.w*l.h + j*l.w + i, 4);
                delta_region_mask(net.truth + t*(l.coords + 1) + b*l.truths + 5, 
					l.output, l.coords - 4, mask_index, l.delta, l.w*l.h, l.mask_scale);
            }
			
            if(iou > .5) recall += 1;
            avg_iou += iou;

			//best predict box confidence
            int obj_index = entry_index(l, b, best_n*l.w*l.h + j*l.w + i, l.coords);
            avg_obj += l.output[obj_index];
			
			l.delta[obj_index] = l.object_scale * (1 - l.output[obj_index]);
            if (l.rescore) { 			
                l.delta[obj_index] = l.object_scale * (iou - l.output[obj_index]);
            }
		
            if(l.background){ //no exec
                l.delta[obj_index] = l.object_scale * (0 - l.output[obj_index]);
            }

            int class = net.truth[t*(l.coords + 1) + b*l.truths + l.coords];
            if (l.map) class = l.map[class];

			int class_index = entry_index(l, b, best_n*l.w*l.h + j*l.w + i, l.coords + 1);
			delta_region_class(l.output, l.delta, class_index, class, l.classes, 
				l.softmax_tree, l.class_scale, l.w*l.h, &avg_cat, !l.softmax); //class loss
            ++count;
            ++class_count;
        }

第3部分的损失计算与某个ground truth box匹配的预测框各部分的损失，包括坐标误差、置信度误差和分类误差。对于某个ground truth(外层for循环)，首先要确定其中心点要落在哪个cell上，然后计算这个cell的5个先验框与ground truth的IoU值（YOLOv2中bias_match=1），计算IoU值时不考虑坐标，只考虑形状，所以先将先验框与ground truth的中心点都偏移到原点，然后计算出对应的IOU值，IOU值最大的那个先验框与ground truth匹配，对应的预测框用来预测这个ground truth。在计算obj置信度时，在YOLOv1中target=1，而YOLOv2增加了一个控制参数rescore，当其为1时，target取预测框与ground truth的真实IOU值。对于那些没有与ground truth匹配的先验框(与预测框对应)，除去那些Max_IOU低于阈值的，其它的就全部忽略，不计算任何误差(l.deltas在分配空间时默认已置0)。这点在YOLOv3论文中也有相关说明：YOLO中一个ground truth只会与一个先验框匹配（IOU值最好的），对于那些IOU值超过一定阈值的先验框，其预测结果就忽略了。