【AlexeyAB DarkNet框架解析】九，YOLOV3损失函数代码详解(yolo_layer.c)
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2021-01-20
11:53:45
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【【AlexeyAB DarkNet框架解析】九，框架解析】九，YOLOV3损失函数代码详解损失函数代码详解
(yolo_layer.c)
前言前言
前面已经讲完了YOLOV1/V2的损失函数代码解析，今天为大家带来YOLOv3的损失函数解析。YOLOV3的损失函数在YOLOV2的基础上，用多个
独立的逻辑回归损失代替了YOLOV2里面的softmax损失，然后去掉了对Anchor在前12800次训练轮次中的回归损失，也即是YOLOV2损失函数的
第二项。另外新增了一个ignore_thresh参数来忽略一些和GT box的IOU大于ignore_thresh的预测框的objectness损失。除了以上细节，其它部分和
YOLOV2的处理类似。
AlexeyAB的一些更新的一些更新
除了上面提到的相对于YOLOV2一些基础改动，AlexeyAB大神在目标框回归过程中新增了IOU/GIOU/DIOU/CIOU Loss，并且在分类过程中新增了
Focal Loss，方便大家在自己的数据集上进行试验，预祝涨点。
代码解析步骤代码解析步骤
[yolo]层层
YOLOV3使用[yolo] 层来计算损失函数以及预测分类和边界框回归，前面经过 darknet-53 的基础网络提取特征，又经过一些特征融合，就得到了3
个不同尺度的 yolo 层，分别预测大、中、小物体。主要代码在/src/yolo_layer.c。cfg文件的配置如下：
[yolo] mask = 0,1,2 #该层预测哪个规模的框，0,1,2表示预测小物体
anchors = 10,13, 16,30, 33,23, 30,61, 62,45, 59,119, 116,90, 156,198, 373,326
classes=80
num=9
jitter=.3
ignore_thresh = .7
truth_thresh = 1
random=1
make_yolo_layer 完成完成 yolo 层初始化操作层初始化操作
// 构造YOLOV3的yolo层
// batch 一个batch中包含图片的张数
// w 输入图片的宽度
// h 输入图片的高度
// n 一个cell预测多少个bbox
// total total Anchor bbox的数目
// mask 使用的是0,1,2 还是
// classes 网络需要识别的物体类别数
layer make_yolo_layer(int batch, int w, int h, int n, int total, int *mask, int classes, int max_boxes)
{
int i;
layer l = { (LAYER_TYPE)0 };
l.type = YOLO; //层类别
l.n = n; //一个cell预测多少个bbox
l.total = total; //anchors的数目，为9
l.batch = batch;// 一个batch包含图片的张数
l.h = h; // 输入图片的宽度
l.w = w; // 输入图片的高度
l.c = n*(classes + 4 + 1); // 输入图片的通道数, 3*(20 + 5)
l.out_w = l.w;// 输出图片的宽度
l.out_h = l.h;// 输出图片的高度
l.out_c = l.c;// 输出图片的通道数
l.classes = classes;//目标类别数
l.cost = (float*)xcalloc(1, sizeof(float)); //yolo层总的损失
l.biases = (float*)xcalloc(total * 2, sizeof(float)); //存储bbox的Anchor box的[w,h] if(mask) l.mask = mask; //yolov3有mask传入
else{
l.mask = (int*)xcalloc(n, sizeof(int));
for(i = 0; i < n; ++i){
l.mask[i] = i;
}
}
//存储bbox的Anchor box的[w,h]的更新值
l.bias_updates = (float*)xcalloc(n * 2, sizeof(float));
// 一张训练图片经过yolo层后得到的输出元素个数（等于网格数*每个网格预测的矩形框数*每个矩形框的参数个数）
l.outputs = h*w*n*(classes + 4 + 1);
//一张训练图片输入到yolo层的元素个数（注意是一张图片，对于yolo_layer，输入和输出的元素个数相等）
l.inputs = l.outputs;
//每张图片含有的真实矩形框参数的个数（max_boxes表示一张图片中最多有max_boxes个ground truth矩形框，每个真实矩形框有
//5个参数，包括x,y,w,h四个定位参数，以及物体类别）,注意max_boxes是darknet程序内写死的，实际上每张图片可能
//并没有max_boxes个真实矩形框，也能没有这么多参数，但为了保持一致性，还是会留着这么大的存储空间，只是其中的
//值为空而已.
l.max_boxes = max_boxes;
// GT: max_boxes*(4+1) 存储max_boxes个bbox的信息，这里是假设图片中GT bbox的数量是
//小于max_boxes的，这里是写死的；此处与yolov1是不同的
l.truths = l.max_boxes*(4 + 1); // 90*(4 + 1);
// yolo层误差项(包含整个batch的)
l.delta = (float*)xcalloc(batch * l.outputs, sizeof(float));
//yolo层所有输出（包含整个batch的）
//yolo的输出维度是l.out_w*l.out_h，等于输出的维度，输出的通道数为l.out_c，也即是输入的通道数，具体为：n*(classes+coords+1)
//YOLO检测模型将图片分成S*S个网格，每个网格又预测B个矩形框，最后输出的就是这些网格中包含的所有矩形框的信息
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