YOLO初学，主要对YOLO代码进行理解
相关知识点：
IOU：https://blog.csdn.net/iamoldpan/article/details/78799857
YOLO1：https://blog.csdn.net/m0_37192554/article/details/81092514
YOLO2：https://blog.csdn.net/lwplwf/article/details/82895409
https://blog.csdn.net/u011507206/article/details/60884602
https://blog.csdn.net/jesse_mx/article/details/53925356
YOLO3：https://blog.csdn.net/leviopku/article/details/82660381
对于他们的初步了解我是通过看他们论文以及上述博客进行的。
但是感觉论文写的也看的不是很懂。不是太能掌握整体流程。
代码：
这是这边讲解的，写的简单，但是似乎结果不对：https://github.com/18150167970/pytorch-yolov3-modifiy?tdsourcetag=s_pctim_aiomsg
这个比较难：https://github.com/DeNA/PyTorch_YOLOv3
前面加载数据，因为暂时对数据不太了解，先没看，主要看网络结构。
model = Darknet(opt.model_config_path)
–》
self.hyperparams, self.module_list = create_modules(self.module_defs)#创建模型
–》
当module_def[“type”] ！= “yolo”:按照自己的规则建立，这里**的不难。
module_def[“type”] == “yolo”
yolo_layer = YOLOLayer(anchors, num_classes, img_height)
前面几行代码是配置参数。
anchors总共是9个框，聚类得到的结果。在上述YOLO3博客的框图可以知道为啥每次三个不一样大小。
然后到class YOLOLayer(nn.Module)上，这是我们重点想讲解的。
self.bbox_attrs = 5 + num_classes#前5为坐标以及高度框度还有背景的。后面是类别。所以总的文章是85
nA = self.num_anchors # 3
nB = x.size(0) # batchsize
nG = x.size(2) # 13 26 52对应
prediction = x.view(nB, nA, self.bbox_attrs, nG, nG).permute(
0, 1, 3, 4, 2).contiguous()#把网络输出的结果拆除，x.shape:(1, 255, 13, 13)–》(1, 3, 13, 13, 85)
x = torch.sigmoid(prediction[…, 0]) # Center x (1,3,13,13)
y = torch.sigmoid(prediction[…, 1]) # Center y
w = prediction[…, 2] # Width
h = prediction[…, 3] # Height
pred_conf = torch.sigmoid(prediction[…, 4]) # bbox的置信度
前五个非类别，最后80为类别
pred_cls = torch.sigmoid(prediction[…, 5:]) # 每个类别的概率
grid_x = torch.arange(nG).repeat(nG, 1).view(
[1, 1, nG, nG]).type(FloatTensor) # 五个单元左上角坐标x, 橫向加一,纵向相同
grid_y = torch.arange(nG).repeat(nG, 1).t().view(
[1, 1, nG, nG]).type(FloatTensor) # 五个单元左上角坐标x, 橫向相同,纵向加一
pred_boxes[…, 0] = x.data + grid_x
pred_boxes[…, 1] = y.data + grid_y
每个像素的偏移。
进入重点部分：
找真值图
nGT, nCorrect, mask, conf_mask, tx, ty, tw, th, tconf, tcls = build_targets(
pred_boxes=pred_boxes.cpu().data,
pred_conf=pred_conf.cpu().data,
pred_cls=pred_cls.cpu().data,
target=targets.cpu().data,
anchors=scaled_anchors.cpu().data,
num_anchors=nA,
num_classes=self.num_classes,
grid_size=nG,
ignore_thres=self.ignore_thres,
img_dim=self.image_dim,
)
nGT = 0#真值总数
nCorrect = 0#分对的总数
gt_box = torch.FloatTensor(np.array([0, 0, gw, gh])).unsqueeze(0)#torch.Size([1, 4])
# Get shape of anchor box
anchor_shapes = torch.FloatTensor(np.concatenate(
(np.zeros((len(anchors), 2)), np.array(anchors)), 1))#torch.Size([3, 4])
anch_ious = bbox_iou(gt_box, anchor_shapes)#聚类的高宽和真值高宽的IOU
best_n = np.argmax(anch_ious)#找出IOU最大的，
pred_box = pred_boxes[b, best_n, gj, gi].unsqueeze(0)
# Masks,用于找到最高重叠率的预测窗口
mask[b, best_n, gj, gi] = 1
conf_mask[b, best_n, gj, gi] = 1
iou = bbox_iou(gt_box, pred_box, x1y1x2y2=False)
pred_label = torch.argmax(pred_cls[b, best_n, gj, gi])
score = pred_conf[b, best_n, gj, gi]
if iou > 0.5 and pred_label == target_label and score > 0.5:
nCorrect += 1 # 用于计算召回率和准确率
然后就可以计算损失了。
-------------- 作者 guan394077759
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