PyTorch实现yolov3代码详细解密（二）
我们把darknet的框架搭建完成了，但是还缺少网络的前向传播，那么这一章我们来完成前向传播代码的细节分析。
我们记得上一届我们定义的darknet是个空框架，里面并没有forward，下面我们主要通过覆写 nn.Module 类别的 forward 方法来实现最终的网络结构。
实现该网络的前向传播
forward主要目的就是配合网络结构序列计算输出，让前后层的feature maps能够进行串联（保证维度）
def forward(self, x, CUDA):
detections = []
modules = self.blocks[1:]
outputs = {} #We cache the outputs for the route layer
outputs是用来存储各层输出的，因为我们yolov3是多尺度检测，它最终的输出来自于不同深度的特征图，所以为了方便route层融合特征，我们将各层的输出存储起来，关键在于层的索引，且值对应特征图。具体如何融合，我们后面会详细讲解。
我们迭代 self.block[1:] 而不是 self.blocks，因为 self.blocks 的第一个元素是一个 net 块，它不属于前向传播。
write = 0
for i in range(len(modules)):
module_type = (modules[i]["type"])
我们在之前通过create_module 函数获得module_list，它里面包含了网络结构的module，因为module_list是根据cfg配置文件相同循序添加的，所以我们只需要在每个module后面添加相应的forward就可以了。
write这个flag是用于获取prediction的，我们后面会讲到。
if module_type == "convolutional" or module_type == "upsample" or module_type == "maxpool":
x = self.module_list[i](x)
outputs[i] = x
当module对应的是卷积层或上采样层，那么前向传播就按如下方式工作，这里我们知道，在module_list添加conv和上采样层是函数内部就包括了相应的forward，self.module_list在这里的返回值可以直接赋值给x，索引i对应着层数，并将该层输出存储与outputs中。
路由层／捷径层
elif module_type == "route":
layers = modules[i]["layers"]
layers = [int(a) for a in layers]
if (layers[0]) > 0:
layers[0] = layers[0] - i
if len(layers) == 1:
x = outputs[i + (layers[0])]
else:
if (layers[1]) > 0:
layers[1] = layers[1] - i
map1 = outputs[i + layers[0]]
map2 = outputs[i + layers[1]]
x = torch.cat((map1, map2), 1)
outputs[i] = x
elif module_type == "shortcut":
from_ = int(modules[i]["from"])
x = outputs[i-1] + outputs[i+from_]
outputs[i] = x
我们从cfg中可以看到route一共有4层layers = -4，layers = -1, 61，layers = -4，layers = -1, 36。下面看几张图就能清楚的明白它在做什么操作。
我们知道，yolov3是多尺度，由三个13，26，52尺度的feature map共同协作来提高小物体检测性能，网络结构中的两次上采样和4次route就是为了这三次prediction做准备，具体如何做prediction我们继续看。
yolo（检测层）
elif module_type == 'yolo':
anchors = self.module_list[i][0].anchors
#Get the input dimensions
inp_dim = int (self.net_info["height"]) #416
#Get the number of classes
num_classes = int (modules[i]["classes"])#80
#Output the result
x = x.data #第一次yolo层，x为13*13*255，
# anchormask= [6, 7, 8] anchors= [(116, 90), (156, 198), (373, 326)]
#第二次yolo层，x为26*26*255，
# mask= [3, 4, 5] anchors= [(30, 61), (62, 45), (59, 119)]
# 第三次yolo层，x为52*52*255，
# mask= [0, 1, 2] anchors= [(10, 13), (16, 30), (33, 23)]
x = predict_transform(x, inp_dim, anchors, num_classes, CUDA)
if type(x) == int:
continue
if not write:
detections = x
write = 1
else:
detections = torch.cat((detections, x), 1)
outputs[i] = outputs[i-1]
大家知道yolov3中有三个prediction即三个尺度的输出（13，26，52），每个尺度都用k-means聚类的方法求出了最合适的anchors（mask与anchors的信息都标注在上面的代码中），很好理解13×13是经过多次降采样得到的输出，它的感受野是最大的（stride=32），所以它的anchor表示的面积就最大。因为cfg里面放置了3个yolo层，对应论文中的三个尺度，它们的维度各不相同，为了方便处理，我们希望能够将三个尺度的信息结合在一个张量进行计算，并且我们知道每个anchor里都有85个属性（4个坐标信息，objectscore，80个类别），需要有一个合适的结构去对信息进行操作（阈值处理、添加对中心的网格偏移、应用锚点等）所以这里我们引入predict_transform函数，很重要的函数。
变换输出
函数 predict_transform 在文件 util.py 中，我们在 Darknet 类别的 forward 中使用该函数时，将导入该函数。
def predict_transform(prediction, inp_dim, anchors, num_classes, CUDA = True):
predict_transform 使用 5 个参数：prediction（我们的输出）、inp_dim（输入图像的维度416）、anchors、num_classes（类别=80）、CUDA flag（如果为True则选择gpu来进行forward）。
batch_size = prediction.size(0)
stride = inp_dim // prediction.size(2)#416//13=32 416//26=16
grid_size = inp_dim // stride#13 26
bbox_attrs = 5 + num_classes#bbox的attributions=85
num_anchors = len(anchors)#3
anchors = [(a[0]/stride, a[1]/stride) for a in anchors]
#[(3.625, 2.8125), (4.875, 6.1875), (11.65625, 10.1875)]
#[(1.875, 3.8125), (3.875, 2.8125), (3.6875, 7.4375)]
#[(1.25, 1.625), (2.0, 3.75), (4.125, 2.875)]
prediction = prediction.view(batch_size, bbox_attrs*num_anchors, grid_size*grid_size)
prediction = prediction.transpose(1,2).contiguous()
prediction = prediction.view(batch_size, grid_size*grid_size*num_anchors, bbox_attrs)
上面的参数我都做了注释，这里看到anchors = [(a[0]/stride, a[1]/stride) for a in anchors]，传入进来的anchors是416×416的（针对输入图像），为了匹配prediction（13×13），我们需要将anchors除以stride。通过矩阵变形把predition的维度变成1×（13×13×3）×85。因为有三个yolo层，我们会调用三次并生成predition：1×（26×26×3）×85，1×（52×52×3）×85。最后返回之前函数进行torch.cat得到最终的predition：1×10647×85，这就对应我们论文中所说的10647个anchors了。
#Sigmoid the centre_X, centre_Y. and object confidencce
prediction[:,:,0] = torch.sigmoid(prediction[:,:,0])
prediction[:,:,1] = torch.sigmoid(prediction[:,:,1])
prediction[:,:,4] = torch.sigmoid(prediction[:,:,4])
论文中提到对中心坐标（x，y）以及objectscore进行sigmoid，代码中得到体现。
#Add the center offsets
grid_len = np.arange(grid_size)
a,b = np.meshgrid(grid_len, grid_len)#生成网格点坐标矩阵
x_offset = torch.FloatTensor(a).view(-1,1)
y_offset = torch.FloatTensor(b).view(-1,1)
if CUDA:
x_offset = x_offset.cuda()
y_offset = y_offset.cuda()
x_y_offset = torch.cat((x_offset, y_offset), 1).repeat(1,num_anchors).view(-1,2).unsqueeze(0)
prediction = prediction.cuda()#原来没有，加了之后才能使用gpu加速
prediction[:,:,:2] += x_y_offset #将网格偏移添加到中心坐标预测中：
生成13×13的网格，来提取网格点坐标矩阵，网格坐标就是每个网格对于左上角的偏移量，将网格偏移添加到中心坐标预测中得到最终的坐标信息（x，y）。prediction = prediction.cuda()是我后来自己加的，没有这句话运行不了CUDA=True。
if CUDA:
anchors = anchors.cuda()
anchors = anchors.repeat(grid_size*grid_size, 1).unsqueeze(0)
prediction[:,:,2:4] = torch.exp(prediction[:,:,2:4])*anchors
将锚点应用到边界框维度中，大家知道anchors其实就是一个矩形，提供宽和高，论文中将其指数化后得到最终的宽和高。
#Softmax the class scores
prediction[:,:,5: 5 + num_classes] = torch.sigmoid((prediction[:,:, 5 : 5 + num_classes]))
yolov3摒弃了yolo之前的softmax，而采用分别对每一类进行sigmoid，是因为数据集标签中存在复合类型，即能够匹配多个标签，softmax必须保证标签两两互斥。
prediction[:,:,:4] *= stride
最后，我们要将检测图的大小调整到与输入图像大小一致。边界框属性根据特征图的大小而定（如 13 x 13）。如果输入图像大小是 416 x 416，那么我们将属性乘 32，或乘 stride 变量。
loop 部分到这里就大致结束了。
重新访问的检测层
我们已经变换了输出张量，现在可以将三个不同尺度的检测图级联成一个大的张量。注意这必须在变换之后进行，因为你无法级联不同空间维度的特征图。变换之后，我们的输出张量把边界框表格呈现为行，级联就比较可行了。
write这个flag就是为了让我们能够将一张图的三个尺度融合为一个张量，而不会乱序。
测试前向传播
dn = Darknet('cfg/yolov3.cfg')
#print(dn.forward())
#dn.load_weights("yolov3.weights")
inp = get_test_input()
print(dn(inp,CUDA=1))
#a, interms = dn(inp)
#dn.eval()
#a_i, interms_i = dn(inp)
最终prediction与我们所想的一样。多尝试理解代码，你会发现更多精彩，你会收获更多快乐。下面我们会继续分析yolov3剩下的部分。