YOLO V3边框(Anchor boxes)源码解析
最近在学习YOLO源码，看了很多资料，在此总结解释一下边界框源码，理解错误的地方还请大家批评指正，我还是个小白，发出来也是总结交流一下。
首先我们对图片的处理进行分析：
- 当我们输入任意一张图片，在保持长宽比不变的情况下，会将w和h缩放达到416x416.如：原图尺寸768,576, 缩放后的尺寸为new_w, new_h=416,312，而我们需要输入的是416x416，所有空白处会进行填补。
- 缩放后的图片经过网络预测得到的(tx,ty,tw,th)是相对于grid cell的偏移量，因此我们需要将其转换为相对于图片的坐标(bx,by,bw,bh)
- 上面的这些计算我们通过源码就行讲解分析
yolo_head
def yolo_head(feats, anchors, num_classes, input_shape, calc_loss=False):- 功能：yolo特征图中三个先验框的预测值(tx,ty,tw,th)是相对于grid cell的偏移量，因此我们需要先对特征图中的预测值转换成真实值，即将先验框的预测值换为相对于图片的坐标和大小(bx,by,bw,bh)
- 输入参数：
feats：特征图，如13x13特征图为(?,13,13,255) ？代表图片数量
anchors:3个先验框的值
num_classes：类别个数，COCO是80个类别；
实现：
获取x,y的网格：
# 获得x，y的网格
# (13, 13, 1, 2)
grid_shape = K.shape(feats)[1:3] # height, width ： 获取(batch_size,13,13,3,85)中的13 ，13
'''
reshape(x,shape):x是张量或者变量，shape：目标尺寸元组
arange(start ,stop=None):创建一个包含整数序列的 1D 张量,start:开始值，stop:结束值
tile(x,n):创建一个用 n 平铺 的 x 张量。 两者维数需要相同
'''
# grid_y和grid_x用于生成网格grid，通过arange、reshape、tile的组合， 创建y轴的0~12的组合grid_y，
# 再创建x轴的0~12的组合grid_x，将两者拼接concatenate，就是grid；
grid_y = K.tile(K.reshape(K.arange(0, stop=grid_shape[0]), [-1, 1, 1, 1]), [1, grid_shape[1], 1, 1])
grid_x = K.tile(K.reshape(K.arange(0, stop=grid_shape[1]), [1, -1, 1, 1]), [grid_shape[0], 1, 1, 1])
grid = K.concatenate([grid_x, grid_y])
#基于指定的轴，连接张量的列表。
grid = K.cast(grid, K.dtype(feats))
#K.cast():把grid中值的类型变为和feats中值的类型一样将预测值转换为真实值
预测得到的偏移值(tx,ty,tw,th)与最终的边框值(bx,by,bw,bh)如上图所示。
其中的Cx，Cy为grid cell的左上角坐标，在yolov3中每个grid cell在feature map中的宽和高均为1。如上图的情形时，这个bbox边界框的中心属于第二行第二列的grid cell，它的左上角坐标为(1,1)，故Cx=1,Cy=1
注意：pw,ph为anchor的宽，高 , 在实际使用中，作者为了将bw,bh也归一化到0-1，实际程序中的 pw,ph为anchor的宽，高和特征图的宽，高的比值。最终得到的bw,bh为归一化后相对于特征图的比值
#获取先验框数量 3
num_anchors = len(anchors)
# [1, 1, 1, num_anchors, 2]
anchors_tensor = K.reshape(K.constant(anchors), [1, 1, 1, num_anchors, 2])- 作用：由公式我们知道Pw,Ph要与预测值相乘，因此我们要将先验框的维度调整相同。
# (batch_size,13,13,3,85)
# 将feats的最后一维展开，方便将anchors与其他数据（类别数+4个框值+框置信度）分离
feats = K.reshape(feats, [-1, grid_shape[0], grid_shape[1], num_anchors, num_classes + 5])将预测值根据公式调整为真实值：
# 将预测值调成真实值 , xywh的计算公式，tx、ty、tw和th是feats值，而bx、by、bw和bh是输出值，
# box_xy对应框的中心点 ， box_wh对应框的宽和高
# K.cast(grid_shape[::-1], K.dtype(feats)) 13
box_xy = (K.sigmoid(feats[..., :2]) + grid) / K.cast(grid_shape[::-1], K.dtype(feats))
box_wh = K.exp(feats[..., 2:4]) * anchors_tensor / K.cast(input_shape[::-1], K.dtype(feats))
box_confidence = K.sigmoid(feats[..., 4:5])
box_class_probs = K.sigmoid(feats[..., 5:])
# ...操作符，在Python中，“...”(ellipsis)操作符，表示其他维度不变，只操作最前或最后1维；
# 在计算loss的时候返回如下参数
if calc_loss == True:
return grid, feats, box_xy, box_wh
return box_xy, box_wh, box_confidence, box_class_probsyolo_correct_boxes
def yolo_correct_boxes(box_xy, box_wh, input_shape, image_shape):- 参数：box_xy,box_wh为yolo_head转化后的中心坐标、宽和高
input_shape为输入图像的尺寸
image_shape为（416x416） - 功能：将box_xy和box_wh的(0~1)相对值，转换为真实坐标，输出boxes是(y_min,x_min,y_max,x_max)的值；经过分析知道图片是经过缩放再进行卷积的，因此我们还要将边界框的值转化为符合原始图片的值
box_yx = box_xy[..., ::-1] #“::-1”是颠倒数组的值
box_hw = box_wh[..., ::-1]
input_shape = K.cast(input_shape, K.dtype(box_yx))
image_shape = K.cast(image_shape, K.dtype(box_yx))接下来我们分析一下图片缩放怎么计算：
取 min(w/img_w, h/img_h)这个比例来缩放，保证长的边缩放为需要的输入尺寸416，而短边按比例缩放不会扭曲，img_w,img_h是原图尺寸768,576, 缩放后的尺寸为new_w, new_h=416,312，需要的输入尺寸是w,h=416*416.
代码为：
new_shape = K.round(image_shape * K.min(input_shape/image_shape))offset = (input_shape-new_shape)/2./input_shape- 作用：计算缩放图相对于原图的偏离量，input_shape包含宽和高(w,h)，因此偏移量offset也为两个量(offset_x,offset_y)。后面还除了input_shape是做了归一化，因为输入的box_xy,box_wh都是做了归一，为0~1的值。
scale = input_shape/new_shape
box_yx = (box_yx - offset) * scale
box_hw *= scale作用：根据缩放比例计算边界框的长和宽
box_mins = box_yx - (box_hw / 2.)
box_maxes = box_yx + (box_hw / 2.)作用：计算出边界框的左上顶点坐标和右下顶点坐标
boxes = K.concatenate([
box_mins[..., 0:1], # y_min
box_mins[..., 1:2], # x_min
box_maxes[..., 0:1], # y_max
box_maxes[..., 1:2] # x_max ])
boxes *= K.concatenate([image_shape, image_shape])
return boxes返回：(y_min,x_min,y_max,x_max)的值