【代码解读】超详细,YOLOV5之build_targets函数解读。

文章目录

  • build_targets作用
  • 注意
  • 可视化结果
  • 过程
  • 详细代码解读
  • 准备
  • 第一遍筛选
  • 扩增正样本
  • Reference
  • build_targets作用

    build_targets函数用于网络训练时计算loss所需要的目标框,即正样本

    注意

    1. 与yolov3/yolov4不同,yolv5支持跨网格预测。即每一个bbox,正对于任何一个输出层,都可能有anchor与之匹配。
    2. 该函数输出的正样本框比传入的GT数目要
    3. 当前解读版本为6.1

    可视化结果

  • TODO
  • 过程

    1. 首先通过bbox与当前层anchor做一遍过滤。对于任何一层计算当前bbox与当前层anchor的匹配程度,不采用IoU,而采用shape比例。如果anchor与bbox的宽高比差距大于4,则认为不匹配,保留下匹配的bbox。
     r = t[..., 4:6] / anchors[:, None]  # wh ratio
     j = torch.max(r, 1 / r).max(2)[0] < self.hyp['anchor_t']  # compare
     # j = wh_iou(anchors, t[:, 4:6]) > model.hyp['iou_t']  # iou(3,n)=wh_iou(anchors(3,2), gwh(n,2))
     t = t[j]  # filter
    
    1. 最后根据留下的bbox,在上下左右四个网格四个方向扩增采样。
     gxy = t[:, 2:4]  # grid xy
     gxi = gain[[2, 3]] - gxy  # inverse
     j, k = ((gxy % 1 < g) & (gxy > 1)).T
     l, m = ((gxi % 1 < g) & (gxi > 1)).T
     j = torch.stack((torch.ones_like(j), j, k, l, m))
     t = t.repeat((5, 1, 1))[j]
    

    详细代码解读

    准备

    def build_targets(self, p, targets):
    

    P是网络预测的输出。
    p的shape为:(batch_size,anchor_num,grid_cell,grid_cell,xywh+obj_confidence+classes_num)

    P[0]的shape

    P[1]的shape

    P[2]的shape


    targets是经过数据增强(mosaic等)后总的bbox。
    targets的shape为:[num_obj, 6] , that number 6 means -> (img_index, obj_index, x, y, w, h)


    na, nt = self.na, targets.shape[0]  # number of anchors, targets
    

    tcls, tbox, indices, anch = [], [], [], []  
    

    tcls:用来存储类别。
    tbox:用来存储bbox
    indices:用来存储第几张图片,当前层的第几个anchor,以及当前层grid的下标。

    gain = torch.ones(7, device=self.device)  # normalized to gridspace gain
    

    初始化为1,用来还原bbox为当前层的尺度大小。

     ai = torch.arange(na, device=self.device).float().view(na, 1).repeat(1, nt)  # same as .repeat_interleave(nt)
    

    扩充anchor数量和当前bbox一样多。
    ai是anchor的下标

    targets = torch.cat((targets.repeat(na, 1, 1), ai[..., None]), 2)  # append anchor indices
    

    targets的shape变为(3,101,7)。
    targets[0]对应第一个anchor对应的(image_id, cls, center_x,center_y, w, h,第个anchor)

    targets[1]对应第一个anchor对应的(image_id, cls, center_x,center_y, w, h,第个anchor)
    targets[2]对应第一个anchor对应的(image_id, cls, center_x,center_y, w, h,第个anchor)

    # 预定义的偏移量
     g = 0.5  # bias
     off = torch.tensor(
         [
             [0, 0],
             [1, 0],
             [0, 1],
             [-1, 0],
             [0, -1],  # j,k,l,m
             # [1, 1], [1, -1], [-1, 1], [-1, -1],  # jk,jm,lk,lm
         ],
         device=self.device).float() * g  # offsets
    
    for i in range(self.nl):    # 枚举每一层
    
    anchors = self.anchors[i]   # 当前层anchor
    

    self.anchors

    self.anchors[0]得到第一层归一化后的anchor

    乘8得到的

    self.anchors[1]得到第二层归一化后的anchor

    乘16得到的

    self.anchors[2]得到第三层归一化后的anchor

    乘以32得到的

    gain[2:6] = torch.tensor(p[i].shape)[[3, 2, 3, 2]]  # xyxy gain
    

    生成一个当前层的方格大小。
    如果i=0

    如果i=1,

    如果i=2

    t = targets * gain
    

    将targets的大小映射到当前层,第六列是当前层的第几个anchor,第0列是位于哪张图片,第1列代表的是类别,2-5列是目标在当前层x,y,w,h。
    下采样八倍的层

    第一遍筛选

    if nt:   # 如果存在目标
    
    r = t[..., 4:6] / anchors[:, None]
    

    r是指bbox与当前层三个anchor的高宽的比值。

    r[0]

    r[1]

    r[2]

    j = torch.max(r, 1 / r).max(2)[0] < self.hyp['anchor_t']  # compare
    

    torch.max(r, 1 / r).max(2)[0] 为什么是[0]不是[1].[0]代表的是value,[1]代表的index。

    torch.max(r, 1 / r).max(2)[1]
    

    torch.max(r, 1 / r).max(1)[0]
    

    按行获取最大值。

    torch.max(r, 1 / r).max(1)[1]
    

    按行获取最大值,返回索引。

    t = t[j]  # filter
    

    经过过滤后,全部汇总到来了一起。按照第六列anchor的顺序排列。

    扩增正样本


    接下来是扩增正样本

    gxy = t[:, 2:4]  # grid xy  # 获取x,y
    gxi = gain[[2, 3]] - gxy  # inverse
    

    假设最后的特征图大小是8×8,有a-h8个目标边框如下。

    下图中深灰色的表示满足条件的。

    j, k = ((gxy % 1 < g) & (gxy > 1)).T
    l, m = ((gxi % 1 < g) & (gxi > 1)).T
    

    gxy % 1 < ggxi % 1 < g包含两个方向,x和y方向。

    ((gxy % 1 < g) & (gxy > 1)) #条件合并得到下图
    

    (gxi % 1 < g) & (gxi > 1) # 条件合并得到下图
    

    j = torch.stack((torch.ones_like(j), j, k, l, m))
    t = t.repeat((5, 1, 1))[j] 
    # yolov5不仅用目标中心点所在的网格预测该目标,还采用了距目标中心点的最近两个网格
    # 所以有五种情况,网格本身,上下左右
    |----------------------------------------------------------------------|
    |			这里将t复制5个,然后使用j来过滤						   	       |
    |	第一个t是保留经过第一步过滤留下的gtbox,因为上一步里面增加了一个全为true的维度|
    |			第二个t保留了靠近方格左边的gtbox,						       |
    |			第三个t保留了靠近方格上方的gtbox,						       |
    |			第四个t保留了靠近方格右边的gtbox,						       |
    |			第五个t保留了靠近方格下边的gtbox,						       |
    |----------------------------------------------------------------------|
    
    offsets = (torch.zeros_like(gxy)[None] + off[:, None])[j]  # 生成偏移矩阵
    

    j的第一行全为1,意思是指经过第一步保留下的bbox所在的grid_cell为1.

     else:
         t = targets[0]
         offsets = 0
    
    # Define
     bc, gxy, gwh, a = t.chunk(4, 1)  # (image, class), grid xy, grid wh, anchors
     a, (b, c) = a.long().view(-1), bc.long().T  # anchors, image, class
     gij = (gxy - offsets).long()     #减去偏置,得到更多的正样本所在的网格。
     gi, gj = gij.T  # grid indices
    

    下面的四张图展示了gij = (gxy - offsets).long() 做了啥。



    **最终得到的结果如下**

    # Append,将对应的结果存储下来。
    indices.append((b, a, gj.clamp_(0, gain[3] - 1), gi.clamp_(0, gain[2] - 1)))  # image, anchor, grid indices
    tbox.append(torch.cat((gxy - gij, gwh), 1))  # box
    anch.append(anchors[a])  # anchors
    tcls.append(c)  # class
    

    tbox.append(torch.cat((gxy - gij, gwh), 1)) # box这句话做的如下:

    Reference

    1. 感谢这位UP主的详细解释,本文的正样本采样细节参考了此UP主的PPT。yolo v5 解读,训练,复现
    物联沃分享整理
    物联沃-IOTWORD物联网 » 【代码解读】超详细,YOLOV5之build_targets函数解读。

    发表评论