从零复现PyTorch版（3）
从零复现PyTorch版（与行人车辆检测实战）（3）
Yolov4网络结构和代码构建（2）
1. YOLO HEAD头部
Decode和Encode
Decode和Encode说的其实是在做目标检测时的矩形框，要描述矩形框就得知道它的中心点坐标和宽高即可记为：
（bx,by,bw,bh），我们再做模型训练和推断时不会直接用模型输出bx,by,bw,bh，为了使得模型训练时更容易收敛，做了一次模型的输出其实是Encode后的，记为（tx,ty,tw,th）
第一维度：anchors的数量（每个特征图都有3种尺度的框，3个特征图共9种尺度框）
第二维度：特征图的高
第三维度：特征图的宽
第四维度：由bx,by,bw,bh,obj,nclass在推断过程中，我们要得到真实的框的坐标，就要将tx,ty,tw,th经过Decode后得到bx,by,bw,bh，再说NMS等后处理操作。
训练过程中，我们要对比模型输出的tx,ty,tw,th和真实标注框bx,by,bw,bh之间的损失，就需要先将真实标注框encode后再跟模型输出计算，这个在训练流程里详细说，也就是我们代码里常看到的build_target流程
2. YOLO HEAD的总结
- 其中4表示tx, ty, tw, th即矩形框的位置信息，当然这个是编码后的，最终需要解码出绝对位置信息才可以用，后面YOLOV4中再说这事儿。
- obj表示物体的自信度，长度为1，如果当前对应特征图这个点位置存在一个物体，则值为1
- class表示物体的类别，使用one-hot编码，例如当前类别值为3，则具体表示法为100
- Y1直接由RES4后面经过5个DBL+DBL+Conv后得到，RES4后的尺寸是经过5次下采样，即从input缩小到了32倍得到 的特征图
- Y2分别由第二个RES8即4次下采样特征图+Y1经过上采样后再进行拼接得到的，最后再经过5个DBL+DBL+Conv得到 最终输出尺寸为26x26, 这么做的好处就是将小特征图的语义信息融合到了中等特征图中，使该特征图也具备了一些Y1的 语义信息。
- Y3分别由第一个RES8即3次下采样特征图+Y2经过上采样后再进行拼接得到，最后也同样经过5个DBL+DBL+Conv得 到最终输出尺寸为52x52，那么Y3同时融合了自己的空间和表征信息，以及上面2个特征图的语义信息，这样子的特征融合的方式，也叫做FPN，即特征金字塔融合策略，可以使模型输出最终提高精度。
3. Decode过程如下（Encode就是根据公式反向求解即可）
bx=sigmod(tx) + cx
by=sigmod(ty) + cy
bw = pwexp(tw)
bh = phexp(th)
其中pw和ph是该特征图的先验框（即anchors）的尺寸，因此可以理解为模型推断出的tw和th其实是一个相对于先验框的W,H的变化量，而tx,ty则可以理解为相对于当前网格（注意不是整张图，网格单位为1）的坐标位置，那么cx,cy自然就是当前网格的一个序号了，例如对于19x19尺寸特征图对应到原图19*19网格，例如cx=4,cy=0就表示当前网格为第0行第4列的
网格
4. 先验框anchors
就是我们常说的anchors，先验指的就是图片预先设定好的框，然后再以这些框来做训练和推断的基础，上面已经说过一张608的RGB图片经过了YOLO的整体网络后输出了3个不同尺寸的特征图，分别1919,3838,7676。那么就可以认为将原
尺寸图画成了1919,3838,7676的网格，每个网格都有3个不同尺寸大小的先验框负责对目标进行检测，这个尺寸是我们人为定好的，比如原论文的先验框：
anchors = [[(12, 16), (19, 36), (40, 28)], [(36, 75), (76, 55), (72, 146)], [(142, 110), (192, 243), (459, 401)]]
数值对应图像像素值。
我们再做训练和推断时，会把anchors转成网格为单位的数, 例如[(12, 16), (19, 36), (40, 28)]对应于76*76特征图，那么每个网格的像素大小为 608/76=8, 转换成网格单位后的anchors值为：[(12/8, 16/8), (19/8, 36/8), (40/8, 28/8)]。
训练时，物体真实中心点落在哪个网格里，就会用那个网格的anchors进行计算和匹配。
