【YOLOv3 Loss】YOLOv3损失函数详解
文章目录
- 1 自己写类 要注意什么
- 2 计算loss所需参数
-
- 2.1 pred是什么
- 2.2 target是什么
- 3 loss的计算过程
- 4 代码理解
- 5 感谢链接
1 自己写类 要注意什么
Pytorch中，调用自己写的类，forward函数为什么可以直接被调用？比如下文yolo_loss是自己写的类。
loss_item, num_pos = yolo_loss(l, outputs[l], targets)
# 而不是
loss_item, num_pos = yolo_loss.forward(l, outputs[l], targets)
答：因为YOLOLoss继承自nn.Module，Module中定义了__call__()函数，该函数调用了forward()函数，在执行该语句时，会自动调用__call__()函数
2 计算loss所需参数
在计算loss的时候，实际上是pred和target之间的对比：
pred：网络的预测结果。
target：网络的真实框情况。
2.1 pred是什么
对于yolov3的模型来说，网络最后输出的内容就是三个特征层每个网格点对应的预测框及其种类，即三个特征层分别对应着图片被分为不同size的网格后，每个网格点上三个先验框对应的位置、置信度及其种类。
输出层的shape分别为(13,13,75)，(26,26,75)，(52,52,75)，最后一个维度为75是因为是基于voc数据集的，有20种类别，4个位置调整参数，1个是否有物体的置信度分数，yolov3针对每一个网格点存在3个先验框，所以最后维度为3x25；如果使用的是coco训练集，类则为80种，最后的维度应该为255 = 3x85，三个特征层的shape为(13,13,255)，(26,26,255)，(52,52,255)。
现在的pred还没有 解码 ，解码之后才是真实图像上的情况。
一个size的特征图计算一次损失，故需要计算三次。
2.2 target是什么
target是一个真实图像中，真实框的情况。
第一个维度是batch_size，第二个维度是每一张图片里面真实框的数量，第三个维度内部是真实框的信息，包括位置以及种类。
3 loss的计算过程
得到pred和target后，不可以简单的减一下作为对比，需要进行如下步骤。
- 判断真实框在图片中的位置，判断其属于哪一个网格点去检测。判断真实框和这个特征点的哪个先验框重合程度最高，与真实框重合度最高的先验框被用于作为正样本。
- 根据网络的预测结果获得预测框，计算预测框和所有真实框的重合程度，如果重合程度大于一定门限，则将该预测框对应的先验框忽略。其余作为负样本。
- 最终损失由三个(四个也行，a、拆开)部分组成：a、正样本，编码后的长宽与xy轴偏移量与预测值的差距（预测边界框中心坐标和宽高损失）。b、正样本，预测结果中置信度的值与1对比；负样本，预测结果中置信度的值与0对比（预测的置信度损失）。c、实际存在的框，种类预测结果与实际结果的对比（预测的类别损失）。
4 代码理解
import torch
import torch.nn as nn
import math
import numpy as np
class YOLOLoss(nn.Module):
def __init__(self, anchors, num_classes, input_shape, cuda, anchors_mask=[[6,7,8], [3,4,5], [0,1,2]]):
super(YOLOLoss, self).__init__()
#-----------------------------------------------------------#
# 13x13的特征层对应的anchor是[116,90],[156,198],[373,326]
# 26x26的特征层对应的anchor是[30,61],[62,45],[59,119]
# 52x52的特征层对应的anchor是[10,13],[16,30],[33,23]
#-----------------------------------------------------------#
self.anchors = anchors
self.num_classes = num_classes # 类别数
self.bbox_attrs = 5 + num_classes # 25=4+1+20
# ---------------------------------------------------------------------#
# 输入图片的大小，必须为32的倍数。[416, 416]
# ---------------------------------------------------------------------#
self.input_shape = input_shape
# ---------------------------------------------------------------------#
# anchors_mask用于帮助代码找到对应的先验框，一般不修改。
# ---------------------------------------------------------------------#
self.anchors_mask = anchors_mask
self.ignore_threshold = 0.5
self.cuda = cuda
def clip_by_tensor(self, t, t_min, t_max):
t = t.float()
result = (t >= t_min).float() * t + (t < t_min).float() * t_min
result = (result <= t_max).float() * result + (result > t_max).float() * t_max
return result
# 均方差损失，详细解释见参考链接：https://blog.csdn.net/weixin_45377629/article/details/124006451
def MSELoss(self, pred, target):
return torch.pow(pred - target, 2) # 实现张量和标量之间逐元素求指数操作
# 二值交叉熵损失，详细解释见参考链接：https://blog.csdn.net/weixin_45377629/article/details/124006451
def BCELoss(self, pred, target):
epsilon = 1e-7
pred = self.clip_by_tensor(pred, epsilon, 1.0 - epsilon)
output = - target * torch.log(pred) - (1.0 - target) * torch.log(1.0 - pred)
return output
def forward(self, l, input, targets=None):
#----------------------------------------------------#
# l代表的是，当前输入进来的有效特征层，是第几个有效特征层，每一个特征图计算一次损失
# input的shape为 bs, 3*(5+num_classes), 13, 13
# bs, 3*(5+num_classes), 26, 26
# bs, 3*(5+num_classes), 52, 52
# targets代表的是真实框。
#----------------------------------------------------#
#--------------------------------#
# 获得图片数量，特征层的高和宽
# 13和13
#--------------------------------#
bs = input.size(0)
in_h = input.size(2)
in_w = input.size(3)
#-----------------------------------------------------------------------#
# 计算步长
# 每一个特征点对应原来的图片上多少个像素点
# 如果特征层为13x13的话，一个特征点就对应原来的图片上的32个像素点
# 如果特征层为26x26的话，一个特征点就对应原来的图片上的16个像素点
# 如果特征层为52x52的话，一个特征点就对应原来的图片上的8个像素点
# stride_h = stride_w = 32、16、8
# stride_h和stride_w都是32。
#-----------------------------------------------------------------------#
stride_h = self.input_shape[0] / in_h
stride_w = self.input_shape[1] / in_w
#-------------------------------------------------#
# 此时获得的scaled_anchors大小是相对于特征层的
#-------------------------------------------------#
scaled_anchors = [(a_w / stride_w, a_h / stride_h) for a_w, a_h in self.anchors]
#-----------------------------------------------#
# 输入的input一共有三个，他们的shape分别是
# bs, 3*(5+num_classes), 13, 13 => batch_size, 3, 13, 13, 5 + num_classes
# batch_size, 3, 26, 26, 5 + num_classes
# batch_size, 3, 52, 52, 5 + num_classes
# 此处函数理解见参考链接：https://www.jianshu.com/p/27ba331b32a4
#-----------------------------------------------#
prediction = input.view(bs, len(self.anchors_mask[l]), self.bbox_attrs, in_h, in_w).permute(0, 1, 3, 4, 2).contiguous()
#-----------------------------------------------#
# 先验框的中心位置的调整参数 变成0~1
#-----------------------------------------------#
x = torch.sigmoid(prediction[..., 0])
y = torch.sigmoid(prediction[..., 1])
#-----------------------------------------------#
# 先验框的宽高调整参数
#-----------------------------------------------#
w = prediction[..., 2]
h = prediction[..., 3]
#-----------------------------------------------#
# 获得置信度，是否有物体
#-----------------------------------------------#
conf = torch.sigmoid(prediction[..., 4])
#-----------------------------------------------#
# 种类置信度
#-----------------------------------------------#
pred_cls = torch.sigmoid(prediction[..., 5:])
#-----------------------------------------------#
# 获得网络应该有的预测结果 真实的targets
#-----------------------------------------------#
y_true, noobj_mask, box_loss_scale = self.get_target(l, targets, scaled_anchors, in_h, in_w)
#---------------------------------------------------------------#
# 将预测结果进行解码，判断预测结果和真实值的重合程度
# 如果重合程度过大则忽略，因为这些特征点属于预测比较准确的特征点
# 作为负样本不合适
#----------------------------------------------------------------#
noobj_mask = self.get_ignore(l, x, y, h, w, targets, scaled_anchors, in_h, in_w, noobj_mask)
if self.cuda:
y_true = y_true.cuda()
noobj_mask = noobj_mask.cuda()
box_loss_scale = box_loss_scale.cuda()
#-----------------------------------------------------------#
# reshape_y_true[...,2:3]和reshape_y_true[...,3:4]
# 表示真实框的宽高，二者均在0-1之间
# 真实框越大，比重越小，小框的比重更大。
#-----------------------------------------------------------#
box_loss_scale = 2 - box_loss_scale
#-----------------------------------------------------------#
# 计算中心偏移情况的loss，使用BCELoss效果好一些
#-----------------------------------------------------------#
loss_x = torch.sum(self.BCELoss(x, y_true[..., 0]) * box_loss_scale * y_true[..., 4])
loss_y = torch.sum(self.BCELoss(y, y_true[..., 1]) * box_loss_scale * y_true[..., 4])
#-----------------------------------------------------------#
# 计算宽高调整值的loss
#-----------------------------------------------------------#
loss_w = torch.sum(self.MSELoss(w, y_true[..., 2]) * 0.5 * box_loss_scale * y_true[..., 4])
loss_h = torch.sum(self.MSELoss(h, y_true[..., 3]) * 0.5 * box_loss_scale * y_true[..., 4])
#-----------------------------------------------------------#
# 计算置信度的loss
#-----------------------------------------------------------#
loss_conf = torch.sum(self.BCELoss(conf, y_true[..., 4]) * y_true[..., 4]) + \
torch.sum(self.BCELoss(conf, y_true[..., 4]) * noobj_mask)
#-----------------------------------------------------------#
# 计算类别的loss
#-----------------------------------------------------------#
loss_cls = torch.sum(self.BCELoss(pred_cls[y_true[..., 4] == 1], y_true[..., 5:][y_true[..., 4] == 1]))
loss = loss_x + loss_y + loss_w + loss_h + loss_conf + loss_cls
num_pos = torch.sum(y_true[..., 4])
num_pos = torch.max(num_pos, torch.ones_like(num_pos))
return loss, num_pos
def calculate_iou(self, _box_a, _box_b):
#-----------------------------------------------------------#
# 计算真实框的左上角和右下角
#-----------------------------------------------------------#
b1_x1, b1_x2 = _box_a[:, 0] - _box_a[:, 2] / 2, _box_a[:, 0] + _box_a[:, 2] / 2
b1_y1, b1_y2 = _box_a[:, 1] - _box_a[:, 3] / 2, _box_a[:, 1] + _box_a[:, 3] / 2
#-----------------------------------------------------------#
# 计算先验框获得的预测框的左上角和右下角
#-----------------------------------------------------------#
b2_x1, b2_x2 = _box_b[:, 0] - _box_b[:, 2] / 2, _box_b[:, 0] + _box_b[:, 2] / 2
b2_y1, b2_y2 = _box_b[:, 1] - _box_b[:, 3] / 2, _box_b[:, 1] + _box_b[:, 3] / 2
#-----------------------------------------------------------#
# 将真实框和预测框都转化成左上角右下角的形式
#-----------------------------------------------------------#
box_a = torch.zeros_like(_box_a)
box_b = torch.zeros_like(_box_b)
box_a[:, 0], box_a[:, 1], box_a[:, 2], box_a[:, 3] = b1_x1, b1_y1, b1_x2, b1_y2
box_b[:, 0], box_b[:, 1], box_b[:, 2], box_b[:, 3] = b2_x1, b2_y1, b2_x2, b2_y2
#-----------------------------------------------------------#
# A为真实框的数量，B为先验框的数量
#-----------------------------------------------------------#
A = box_a.size(0)
B = box_b.size(0)
#-----------------------------------------------------------#
# 计算交的面积
#-----------------------------------------------------------#
max_xy = torch.min(box_a[:, 2:].unsqueeze(1).expand(A, B, 2), box_b[:, 2:].unsqueeze(0).expand(A, B, 2))
min_xy = torch.max(box_a[:, :2].unsqueeze(1).expand(A, B, 2), box_b[:, :2].unsqueeze(0).expand(A, B, 2))
inter = torch.clamp((max_xy - min_xy), min=0)
inter = inter[:, :, 0] * inter[:, :, 1]
#-----------------------------------------------------------#
# 计算预测框和真实框各自的面积
#-----------------------------------------------------------#
area_a = ((box_a[:, 2]-box_a[:, 0]) * (box_a[:, 3]-box_a[:, 1])).unsqueeze(1).expand_as(inter) # [A,B]
area_b = ((box_b[:, 2]-box_b[:, 0]) * (box_b[:, 3]-box_b[:, 1])).unsqueeze(0).expand_as(inter) # [A,B]
#-----------------------------------------------------------#
# 求IOU
#-----------------------------------------------------------#
union = area_a + area_b - inter
return inter / union # [A,B]
def get_target(self, l, targets, anchors, in_h, in_w):
# -----------------------------------------------------#
# 计算一共有多少张图片
# -----------------------------------------------------#
bs = len(targets)
# -----------------------------------------------------#
# 用于选取哪些先验框不包含物体，值为1表示无目标，先都定为无物体
# -----------------------------------------------------#
noobj_mask = torch.ones(bs, len(self.anchors_mask[l]), in_h, in_w, requires_grad=False)
# -----------------------------------------------------#
# 让网络更加去关注小目标
# -----------------------------------------------------#
box_loss_scale = torch.zeros(bs, len(self.anchors_mask[l]), in_h, in_w, requires_grad=False)
# -----------------------------------------------------#
# batch_size, 3, 13, 13, 5 + num_classes
# -----------------------------------------------------#
y_true = torch.zeros(bs, len(self.anchors_mask[l]), in_h, in_w, self.bbox_attrs, requires_grad=False)
for b in range(bs):
if len(targets[b]) == 0:
continue
batch_target = torch.zeros_like(targets[b])
#-------------------------------------------------------#
# 计算出正样本在特征层上的中心点
#-------------------------------------------------------#
batch_target[:, [0,2]] = targets[b][:, [0,2]] * in_w
batch_target[:, [1,3]] = targets[b][:, [1,3]] * in_h
batch_target[:, 4] = targets[b][:, 4]
batch_target = batch_target.cpu()
#-------------------------------------------------------#
# 将真实框转换一个形式
# num_true_box, 4
#-------------------------------------------------------#
gt_box = torch.FloatTensor(torch.cat((torch.zeros((batch_target.size(0), 2)), batch_target[:, 2:4]), 1))
#-------------------------------------------------------#
# 将先验框转换一个形式
# 9, 4
#-------------------------------------------------------#
anchor_shapes = torch.FloatTensor(torch.cat((torch.zeros((len(anchors), 2)), torch.FloatTensor(anchors)), 1))
#-------------------------------------------------------#
# 计算交并比
# self.calculate_iou(gt_box, anchor_shapes) = [num_true_box, 9]每一个真实框和9个先验框的重合情况
# best_ns:
# [每个真实框最大的重合度max_iou, 每一个真实框最重合的先验框的序号]
#-------------------------------------------------------#
best_ns = torch.argmax(self.calculate_iou(gt_box, anchor_shapes), dim=-1)
for t, best_n in enumerate(best_ns):
if best_n not in self.anchors_mask[l]:
continue
#----------------------------------------#
# 判断这个先验框是当前特征点的哪一个先验框
#----------------------------------------#
k = self.anchors_mask[l].index(best_n)
#----------------------------------------#
# 获得真实框属于哪个网格点
#----------------------------------------#
i = torch.floor(batch_target[t, 0]).long()
j = torch.floor(batch_target[t, 1]).long()
#----------------------------------------#
# 取出真实框的种类
#----------------------------------------#
c = batch_target[t, 4].long()
#----------------------------------------#
# noobj_mask代表无目标的特征点
#----------------------------------------#
noobj_mask[b, k, j, i] = 0
#----------------------------------------#
# tx、ty代表中心调整参数的真实值
#----------------------------------------#
y_true[b, k, j, i, 0] = batch_target[t, 0] - i.float()
y_true[b, k, j, i, 1] = batch_target[t, 1] - j.float()
y_true[b, k, j, i, 2] = math.log(batch_target[t, 2] / anchors[best_n][0])
y_true[b, k, j, i, 3] = math.log(batch_target[t, 3] / anchors[best_n][1])
y_true[b, k, j, i, 4] = 1
y_true[b, k, j, i, c + 5] = 1
#----------------------------------------#
# 用于获得xywh的比例
# 大目标loss权重小，小目标loss权重大
#----------------------------------------#
box_loss_scale[b, k, j, i] = batch_target[t, 2] * batch_target[t, 3] / in_w / in_h
return y_true, noobj_mask, box_loss_scale
def get_ignore(self, l, x, y, h, w, targets, scaled_anchors, in_h, in_w, noobj_mask):
#-----------------------------------------------------#
# 计算一共有多少张图片
#-----------------------------------------------------#
bs = len(targets)
FloatTensor = torch.cuda.FloatTensor if x.is_cuda else torch.FloatTensor
LongTensor = torch.cuda.LongTensor if x.is_cuda else torch.LongTensor
#-----------------------------------------------------#
# 生成网格，先验框中心，网格左上角
#-----------------------------------------------------#
grid_x = torch.linspace(0, in_w - 1, in_w).repeat(in_h, 1).repeat(
int(bs * len(self.anchors_mask[l])), 1, 1).view(x.shape).type(FloatTensor)
grid_y = torch.linspace(0, in_h - 1, in_h).repeat(in_w, 1).t().repeat(
int(bs * len(self.anchors_mask[l])), 1, 1).view(y.shape).type(FloatTensor)
# 生成先验框的宽高
scaled_anchors_l = np.array(scaled_anchors)[self.anchors_mask[l]]
anchor_w = FloatTensor(scaled_anchors_l).index_select(1, LongTensor([0]))
anchor_h = FloatTensor(scaled_anchors_l).index_select(1, LongTensor([1]))
anchor_w = anchor_w.repeat(bs, 1).repeat(1, 1, in_h * in_w).view(w.shape)
anchor_h = anchor_h.repeat(bs, 1).repeat(1, 1, in_h * in_w).view(h.shape)
#-------------------------------------------------------#
# 计算调整后的先验框中心与宽高
#-------------------------------------------------------#
pred_boxes_x = torch.unsqueeze(x.data + grid_x, -1)
pred_boxes_y = torch.unsqueeze(y.data + grid_y, -1)
pred_boxes_w = torch.unsqueeze(torch.exp(w.data) * anchor_w, -1)
pred_boxes_h = torch.unsqueeze(torch.exp(h.data) * anchor_h, -1)
pred_boxes = torch.cat([pred_boxes_x, pred_boxes_y, pred_boxes_w, pred_boxes_h], dim = -1)
for b in range(bs):
#-------------------------------------------------------#
# 将预测结果转换一个形式
# pred_boxes_for_ignore num_anchors, 4
#-------------------------------------------------------#
pred_boxes_for_ignore = pred_boxes[b].view(-1, 4)
#-------------------------------------------------------#
# 计算真实框，并把真实框转换成相对于特征层的大小
# gt_box num_true_box, 4
#-------------------------------------------------------#
if len(targets[b]) > 0:
batch_target = torch.zeros_like(targets[b])
#-------------------------------------------------------#
# 计算出正样本在特征层上的中心点
#-------------------------------------------------------#
batch_target[:, [0,2]] = targets[b][:, [0,2]] * in_w
batch_target[:, [1,3]] = targets[b][:, [1,3]] * in_h
batch_target = batch_target[:, :4]
#-------------------------------------------------------#
# 计算交并比
# anch_ious num_true_box, num_anchors
#-------------------------------------------------------#
anch_ious = self.calculate_iou(batch_target, pred_boxes_for_ignore)
#-------------------------------------------------------#
# 每个先验框对应真实框的最大重合度
# anch_ious_max num_anchors
#-------------------------------------------------------#
anch_ious_max, _ = torch.max(anch_ious, dim = 0)
anch_ious_max = anch_ious_max.view(pred_boxes[b].size()[:3])
noobj_mask[b][anch_ious_max > self.ignore_threshold] = 0
return noobj_mask
from nets.yolo_training import YOLOLoss
if __name__ == '__main__':
# ----------------------------------------------------#
# 输入参数解释见函数内部
# ----------------------------------------------------#
yolo_loss = YOLOLoss(anchors, num_classes, input_shape, Cuda, anchors_mask)
# ----------------------------------------------------#
# l代表的是，当前输入进来的有效特征层，是第几个有效特征层
# input的shape为 bs, 3*(5+num_classes), 13, 13
# bs, 3*(5+num_classes), 26, 26
# bs, 3*(5+num_classes), 52, 52
# targets代表的是真实框。
# 三个输入参数如何得到的见参考链接：https://www.jianshu.com/p/4f086a1428aa
# ----------------------------------------------------#
loss_item, num_pos = yolo_loss(l, outputs[l], targets)
5 感谢链接
https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/105310627
https://www.bilibili.com/video/BV1Hp4y1y788?p=15&spm_id_from=pageDriver