YOLO_V2的region_layer LOSS损失计算源码解读
2017-07-28 10:44
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region_layer.c box get_region_box(float *x, float *biases, int n, int index, int i, int j, int w, int h, int stride) { box b; b.x = (i + x[index + 0*stride]) / w; b.y = (j + x[index + 1*stride]) / h; b.w = exp(x[index + 2*stride]) * biases[2*n] / w; b.h = exp(x[index + 3*stride]) * biases[2*n+1] / h; //printf("%f/%d/%d - %f/%f/%f/%f\n", x[index + 2*stride], w, h, b.x, b.y, b.w, b.h); return b; } float delta_region_box(box truth, float *x, float *biases, int n, int index, int i, int j, int w, int h, float *delta, float scale, int stride) { box pred = get_region_box(x, biases, n, index, i, j, w, h, stride); float iou = box_iou(pred, truth); float tx = (truth.x*w - i); float ty = (truth.y*h - j); float tw = log(truth.w*w / biases[2*n]); float th = log(truth.h*h / biases[2*n + 1]); delta[index + 0*stride] = scale * (tx - x[index + 0*stride]); delta[index + 1*stride] = scale * (ty - x[index + 1*stride]); delta[index + 2*stride] = scale * (tw - x[index + 2*stride]); delta[index + 3*stride] = scale * (th - x[index + 3*stride]); return iou; } void forward_region_layer() { ... for (b = 0; b < l.batch; ++b) { if(l.softmax_tree){ // 没执行 } // 下面的 for 循环是计算没有物体的 box 的 confidence 的 loss // 1, 遍历所有格子以及每个格子的 box,计算每个 box 与真实 box 的 best_iou // 2, 先不管三七二十一,把该 box 当成没有目标来算 confidence 的 loss // 3, 如果当前 box 的 best_iou > 阈值,则说明该 box 是有物体的,于是上面哪行计算的 loss 就不算数,因此把刚才计算的 confidence 的 loss 清零。 // 假设图片被分成了 13 * 13 个格子,那 l.h 和 l.w 就为 13 // 于是要遍历所有的格子,因此下面就要循环 13 * 13 次 for (j = 0; j < l.h; ++j) { for (i = 0; i < l.w; ++i) { // 每个格子会预测 5 个 boxes,因此这里要循环 5 次 for (n = 0; n < l.n; ++n) { // 获得 box 的 index int box_index = entry_index(l, b, n*l.w*l.h + j*l.w + i, 0); // 获得 box 的预测 x, y, w, h,注意都是相对值,不是真实坐标 box pred = get_region_box(l.output, l.biases, n, box_index, i, j, l.w, l.h, l.w*l.h); float best_iou = 0; // 下面的循环 30 次我是这么理解的: // 假设一张图片中最多包含 30 个物体,于是对每一个物体求 iou // PS:我看了很久都没找到这个 30 能和什么关联上,于是猜测 30 的含义是“假设一张图片中最多包含 30 个物体”。 for(t = 0; t < 30; ++t){ 4000 // get truth_box's x, y, w, h box truth = float_to_box(net.truth + t*5 + b*l.truths, 1); printf("\ti=%d, j=%d, n=%d, t=%d\n", i, j, n, t); // 遍历完图片中的所有物体后退出 if(!truth.x){ break; } float iou = box_iou(pred, truth); if (iou > best_iou) { best_iou = iou; } } // 获得预测结果中保存 confidence 的 index int obj_index = entry_index(l, b, n*l.w*l.h + j*l.w + i, 4); avg_anyobj += l.output[obj_index]; // 这里先不管三七二十一,直接把该 box 当成没有目标来算 loss 了。 l.delta[obj_index] = l.noobject_scale * (0 - l.output[obj_index]); // 然后再做个判断,如果当期 box 计算的 best_iou > 阈值的话,则说明该 box 是有物体的,于是上面哪行计算的 loss 就不算数,因此清零。 if (best_iou > l.thresh) { l.delta[obj_index] = 0; } // 查了查代码,这里是“如果已经训练的图片数量 < 12800 的话则进入循环”,为什么要判断这玩意.... if(*(net.seen) < 12800){ // 单纯的获取“以当前格子中心”为 x, y 的 box 作为 truth box box truth = {0}; truth.x = (i + .5)/l.w; truth.y = (j + .5)/l.h; truth.w = l.biases[2*n]/l.w; truth.h = l.biases[2*n+1]/l.h; // 将预测的 tx, ty, tw, th 和 实际box计算得出的 tx',ty', tw', th' 的差存入 l.biases delta_region_box(truth, l.output, l.biases, n, box_index, i, j, l.w, l.h, l.delta, .01, l.w*l.h); } } } } // 下面的循环 30 次中的 30 这个数我看了很久都没找到这个 30 能和什么关联上,于是猜测 30 的含义是:“假设一张图片中最多包含 30 个物体” // 因此下面是“直接遍历一张图片中的所有已标记的物体的中心所在的格子,然后计算 loss”,而不是“遍历那 13*13 个格子后判断当期格子有无物体,然后计算 loss” for(t = 0; t < 30; ++t){ // get truth_box's x, y, w, h box truth = float_to_box(net.truth + t*5 + b*l.truths, 1); // 如果本格子中不包含任何物体的中心,则跳过 if(!truth.x) break; float best_iou = 0; int best_n = 0; // 假设图片被分成了 13 * 13 个格子,那 l.h 和 l.w 就为 13 // 于是要遍历所有的格子,因此下面就要循环 13 * 13 次 // 也因此,i 和 j 就是真实物品中心所在的格子的“行”和“列” i = (truth.x * l.w); j = (truth.y * l.h); printf("%d %f %d %f\n", i, truth.x*l.w, j, truth.y*l.h); box truth_shift = truth; // 上面获得了 truth box 的 x,y,w,h,这里讲 truth box 的 x,y 偏移到 0,0,记为 truth_shift.x, truth_shift.y,这么做是为了方便计算 iou truth_shift.x = 0; truth_shift.y = 0; printf("index %d %d\n",i, j); // 每个格子会预测 5 个 boxes,因此这里要循环 5 次 for(n = 0; n < l.n; ++n){ // 获得预测结果中 box 的 index int box_index = entry_index(l, b, n*l.w*l.h + j*l.w + i, 0); // 获得 box 的预测 x, y, w, h,注意都是相对值,不是真实坐标 box pred = get_region_box(l.output, l.biases, n, box_index, i, j, l.w, l.h, l.w*l.h); // 这里用 anchor box 的值 / l.w 和 l.h 作为预测的 w 和 h // ps: 我打印了下 l.bias_match,它的值是 1,说明是能走到里面的,而之所以这么做的原因我是这么理解的: // 在 yolo v2 的论文中提到:预测 box 的 w,h 是根据 anchors 生成(anchors 是用 k-means 聚类得出的最优结果),即: // w = exp(tw) * l.biases[2*n] / l.w // h = exp(th) * l.biases[2*n+1] / l.h // 不过为什么把 exp() 部分省去还有些疑惑,希望有知道原因的大佬能帮忙解答下。 if(l.bias_match){ pred.w = l.biases[2*n]/l.w; pred.h = l.biases[2*n+1]/l.h; } printf("pred: (%f, %f) %f x %f\n", pred.x, pred.y, pred.w, pred.h); // 上面 truth box 的 x,y 移动到了 0,0 ,因此预测 box 的 x,y 也要移动到 0,0,这么做是为了方便计算 iou pred.x = 0; pred.y = 0; float iou = box_iou(pred, truth_shift); if (iou > best_iou){ best_iou = iou; best_n = n; } } printf("%d %f (%f, %f) %f x %f\n", best_n, best_iou, truth.x, truth.y, truth.w, truth.h); // 根据上面的 best_n 找出 box 的 index int box_index = entry_index(l, b, best_n*l.w*l.h + j*l.w + i, 0); // 计算 box 和 truth box 的 iou float iou = delta_region_box(truth, l.output, l.biases, best_n, box_index, i, j, l.w, l.h, l.delta, l.coord_scale * (2 - truth.w*truth .h), l.w*l.h); // 如果 iou > .5,recall +1 if(iou > .5) recall += 1; avg_iou += iou; //l.delta[best_index + 4] = iou - l.output[best_index + 4]; // 根据 best_n 找出 confidence 的 index int obj_index = entry_index(l, b, best_n*l.w*l.h + j*l.w + i, 4); avg_obj += l.output[obj_index]; // 因为运行到这里意味着该格子中有物体中心,所以该格子的 confidence 就是 1, 而预测的 confidence 是 l.output[obj_index],所以根据公式有下式 l.delta[obj_index] = l.object_scale * (1 - l.output[obj_index]); if (l.rescore) { // 用 iou 代替上面的 1(经调试,l.rescore = 1,因此能走到这里) l.delta[obj_index] = l.object_scale * (iou - l.output[obj_index]); } // 获得真实的 class int class = net.truth[t*5 + b*l.truths + 4]; if (l.map) class = l.map[class]; // 获得预测的 class 的 index int class_index = entry_index(l, b, best_n*l.w*l.h + j*l.w + i, 5); // 把所有 class 的预测概率与真实 class 的 0/1 的差 * scale,然后存入 l.delta 里相应 class 序号的位置 delta_region_class(l.output, l.delta, class_index, class, l.classes, l.softmax_tree, l.class_scale, l.w*l.h, &avg_cat); ++count; ++class_count; } } printf("\n"); // 现在,l.delta 中的每一个位置都存放了 class、confidence、x, y, w, h 的差,于是通过 mag_array 遍历所有位置,计算每个位置的平方的和后开根 // 然后利用 pow 函数求平方 *(l.cost) = pow(mag_array(l.delta, l.outputs * l.batch), 2); printf("Region Avg IOU: %f, Class: %f, Obj: %f, No Obj: %f, Avg Recall: %f, count: %d\n", avg_iou/count, avg_cat/class_count, avg_obj/count, a vg_anyobj/(l.w*l.h*l.n*l.batch), recall/count, count);
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