关于yoloV3模型中yolo层的图解

yolo的核心结构在于yolo层的定义。这也是最让人难以消化的部分。下面写下我对yolo层的理解。

以上图中我标出了三层yolo层。网络中的流程指得是对单张图片进行前向传播的流程（虽然不完整，因为要有yolo层后的长宽、坐标变换）。因而下面的解说全都是关于单张图片进行前向传播的解说。

可以注意到，第1yolo层中的图像是13*13截面大小，长度为75。75指得是3*（2分类值+中心点两个坐标值+anchor长+anchor宽+分类置信度，共25个值）,3指的是对应于3个预选框。其中的13其实是416/32得来，图中左侧向下走的网络图进行了5次下采样（2*2池化或者卷积步长为2啥啥），2^5 = 32。所以第一yolo层的大小不一定固定，因为输入图像的大小不一定固定，但却是32的倍数。其余的yolo层同理。

        可想而知，以上所述的各个yolo层都是4维数据。因为要对三个预选框进行预测，所以这4维数据可以且必须拆分成3堆三维数据，例如batch size为4情况下，图中的第1yolo层数据就是（4,13,13,75）维度的数据，我们可以拆分成3*（4,13,13,25）数据，或者也可以写成（4,3,13,13,25）变成5维度数据。这里正如debug yoloV3源码中显示的那样。为了便于理解，我们暂且使用3*（4,13,13,25）。但我们不妨再进行一下简化，认为只传入了一张图的数据，掌握了一张图的传播流程，就掌握了多张图的传播流程（batch size>=2)，因为这在计算机里可以一次性计算完成的，多加一个维度就是了。我们看看一张图情形下的第1yolo层数据是如何与要预测的框的位置（x,y）、框的大小（w,h）、置信度、分类联系起来的。如下图所示。

下面的图是用手画的，字太丑，勿喷。。。。。。

注释：52*52size里面的x、y、h、w、c分别是预选框的x、y坐标值，以及预选框高度、宽度、置信度

       上图中我特别有一个疑问，就是核心问题。这个很关键，牵涉到yolo输出层的最终方框选定和分类表达（如何与真实便签值对照计算差异性）。实际上softmax多分类问题就是一个简单的范本。其将标签值转化成为了one-hot形式（一阶张量，N*1矩阵，带状）。这里是属于更高维度的数据，不考虑batch size大于1的情形，牵涉到四维数据形式的表达和设计，考虑batch size则属于5维数据表达。自然地，我们都用张量来表达多维数据，计算机可以识别。针对核心问题的答案，可以用如下图来回答。

上图说的是，真实标签数据变换成上图结构，这和yolo层就等结构对应起来了，计算也就能够方便进行了。上图所表达的真实标签数据结构中，非零数据的分布和值的大小就是模型被不断拟合，使得yolo层数据要尽量去靠拢的对象。代码不再展示了，非常多，其实说的就是这么回事，还是图形象高效。