标签：col color 随机数 第一步 min numpy nbsp 创建 ted
之前，对SSD的论文进行了解读，可以回顾之前的博客：https://www.cnblogs.com/dengshunge/p/11665929.html。
为了加深对SSD的理解，因此对SSD的源码进行了复现，主要参考的github项目是ssd.pytorch。
搭建SSD的项目，可以分成以下三个部分：
接下来，本篇博客重点分析损失函数的构建。
检测任务的损失函数，与分类任务的损失函数具有很大不同。在检测的损失函数中，不仅需要计类别置信度的差异，坐标的差异，还需要使用到各种tricks，例如hard negative mining等。
在train.py中，首先需要对损失函数MultiBoxLoss()进行初始化，需要传入的参数为num_classes类别数，正例的IOU阈值和hard negative mining的正负样本比例。在论文中，VOC的类别总数是21（20个类别加上1个背景）；当预测框与GT框的IOU大于0.5时，认为该预测框是正例；hard negative mining的正样本和负样本的比例是1:3。
# 损失函数 criterion = MultiBoxLoss(num_classes=voc[‘num_classes‘], overlap_thresh=0.5, neg_pos=3)
在models/multibox_loss中，定义了损失函数MultiBoxLoss()。在函数forward()中，需要传进来两个参数，分别是predictions和targets，其中，predictions是SSD网络得到的结果，分别是预测框坐标，类别置信度和先验锚点框；而targets是则是数据读取中的值，是GT框的坐标和类别label。首先，需要创建坐标和类别置信度的tensor，其shape分别是[batch_size,8732,4]和[batch_size,8732]。然后，使用一个for循环，将网络预测的结果和真实的坐标与label进行match，得到每个锚点框的label和坐标偏差，并将结果保存与loc_t和conf_t中。接下来，取出含目标的锚点框，得到其index，其中，pos的shape为[batch_size,8732]，每个元素是true或者false。
class MultiBoxLoss(nn.Module): ‘‘‘ SSD损失函数的计算 ‘‘‘ def __init__(self, num_classes, overlap_thresh, neg_pos): super(MultiBoxLoss, self).__init__() self.num_classes = num_classes # 类别数 self.threshold = overlap_thresh # GT框与先验锚点框的阈值 self.negpos_ratio = neg_pos # 负例的比例 def forward(self, predictions, targets): ‘‘‘ 对损失函数进行计算: 1.进行GT框与先验锚点框的匹配,得到loc_t和conf_t,分别表示锚点框需要匹配的坐标和锚点框需要匹配的label 2.对包含目标的先验锚点框loc_t(即正例)与预测的loc_data计算位置损失函数 3.对负例(即背景)进行损失计算,选择损失最大的num_neg个负例和正例共同组成训练样本,取出这些训练样本的锚点框targets_weighted 与置信度预测值conf_p,计算置信度损失: a)为Hard Negative Mining计算最大置信度loss_c b)将loss_c中正例对应的值置0,即保留了所有负例 c)对此loss_c进行排序,得到损失最大的idx_rank d)计算用于训练的负例的个数num_neg,约为正例的3倍 e)选择idx_rank中前num_neg个用作训练 f)将正例的index和负例的index共同组成用于计算损失的index,并从预测置信度conf_data和真实置信度conf_t提出这些样本,形成 conf_p和targets_weighted,计算两者的置信度损失. :param predictions: 一个元祖，包含位置预测，置信度预测，先验锚点框 位置预测：(batch_size,num_priors,4),即[batch_size,8732,4] 置信度预测：(batch_size,num_priors,num_classes),即[batch_size, 8732, 21] 先验锚点框：(num_priors,4),即[8732, 4] :param targets: 真实框的坐标与label，[batch_size,num_objs,5] 其中，5代表[xmin,ymin,xmia,ymax,label] ‘‘‘ loc_data, conf_data, priors = predictions num = loc_data.shape[0] # 即batch_size大小 priors = priors[:loc_data.shape[1], :] # 取出8732个锚点框,与位置预测的锚点框数量相同 num_priors = priors.shape[0] # 8732 loc_t = torch.Tensor(num, num_priors, 4) # [batch_size,8732,4],生成随机tensor,后续用于填充 conf_t = torch.Tensor(num, num_priors) # [batch_size,8732] # 取消梯度更新,貌似默认是False loc_t.requires_grad = False conf_t.requires_grad = False for idx in range(num): truths = targets[idx][:, :-1] # 坐标值,[xmin,ymin,xmia,ymax] labels = targets[idx][:, -1] # label defaults = priors.cuda() match(self.threshold, truths, defaults, labels, loc_t, conf_t, idx) if torch.cuda.is_available(): loc_t = loc_t.cuda() conf_t = conf_t.cuda() # shape:[batch_size,8732],其元素组成是类别标签号和背景 pos = conf_t > 0 # 排除label=0,即排除背景,shape[batch_size,8732],其元素组成是true或者false # Localization Loss (Smooth L1),定位损失函数 # Shape: [batch,num_priors,4] # pos.dim()表示pos有多少维,应该是一个定值(2) # pos由[batch_size,8732]变成[batch_size,8732,1],然后展开成[batch_size,8732,4] pos_idx = pos.unsqueeze(pos.dim()).expand_as(loc_data) loc_p = loc_data[pos_idx].view(-1, 4) # [num_pos,4],取出带目标的这些框 loc_t = loc_t[pos_idx].view(-1, 4) # [num_pos,4] # 位置损失函数 loss_l = F.smooth_l1_loss(loc_p, loc_t, reduction=‘sum‘) # 这里对损失值是相加,有公式可知,还没到相除的地步 # 为Hard Negative Mining计算max conf across batch batch_conf = conf_data.view(-1, self.num_classes) # shape[batch_size*8732,21] # gather函数的作用是沿着定轴dim(1),按照Index(conf_t.view(-1, 1))取出元素 # batch_conf.gather(1, conf_t.view(-1, 1))的shape[8732,1],作用是得到每个锚点框在匹配GT框后的label loss_c = log_sum_exp(batch_conf) - batch_conf.gather(1, conf_t.view(-1, 1).long()) # 这个不是最终的置信度损失函数 # Hard Negative Mining # 由于正例与负例的数据不均衡,因此不是所有负例都用于训练 loss_c[pos.view(-1, 1)] = 0 # pos与loss_c维度不一样,所以需要转换一下,选出负例 loss_c = loss_c.view(num, -1) # [batch_size,8732] _, loss_idx = loss_c.sort(1, descending=True) # 得到降序排列的index _, idx_rank = loss_idx.sort(1) num_pos = pos.sum(1, keepdim=True) # pos里面是true或者false,因此sum后的结果应该是包含的目标数量 num_neg = torch.clamp(self.negpos_ratio * num_pos, max=pos.size(1) - 1) # 生成一个随机数用于表示负例的数量,正例和负例的比例约3:1 neg = idx_rank < num_neg.expand_as(idx_rank) # [batch_size,8732] 选择num_neg个负例,其元素组成是true或者false # 置信度损失,包括正例和负例 # [batch_size, 8732, 21],元素组成是true或者false,但true代表着存在目标,其对应的index为label pos_idx = pos.unsqueeze(2).expand_as(conf_data) neg_idx = neg.unsqueeze(2).expand_as(conf_data) # pos_idx由true和false组成,表示选择出来的正例,neg_idx同理 # (pos_idx + neg_idx)表示选择出来用于训练的样例,包含正例和反例 # torch.gt(other)函数的作用是逐个元素与other进行大小比较,大于则为true,否则为false # 因此conf_data[(pos_idx + neg_idx).gt(0)]得到了所有用于训练的样例 conf_p = conf_data[(pos_idx + neg_idx).gt(0)].view(-1, self.num_classes) targets_weighted = conf_t[(pos + neg).gt(0)] loss_c = F.cross_entropy(conf_p, targets_weighted.long(), reduction=‘sum‘) # L(x,c,l,g) = (Lconf(x, c) + αLloc(x,l,g)) / N N = num_pos.sum() # 一个batch里面所有正例的数量 loss_l /= N loss_c /= N return loss_l, loss_c
在计算损失函数时，提及了函数match()，这个函数位于models/box_utils.py中，是一个非常关键的函数，对应论文的匹配策略那一章节，其作用是为每个锚点框指定GT框和为每个GT框指定锚点框。需要传进来几个参数，truths是GT框的坐标，priors是先验锚点框的坐标[中心点x，中心点y，W，H]，labels是GT框对应的类别（不包含背景），loc_t和conf_t是用来保存结果的，idx是第i张图片。
为了方便表述，num_objects表示一张图中，GT框的数量；num_priors表示先验锚点框的数量，即8732。
第一步，由于先验锚点框priors的坐标形式是[中心点x，中心点y，W，H]，需要使用函数point_from()来将其转化成[x_min,y_min,x_max,y_max]。然后计算每个GT框与所有先验锚点框的jaccard值，即IOU的值，使用了numpy风格的计算方式，返回的变量overlaps的shape为[GT框数量，8732]。
第二步，根据论文，为每个GT框匹配一个最大IOU的先验锚点框，确保每个GT框至少有一个锚点框进行预测。
第三步，为每个锚点框匹配上一个最大IOU的GT框来进行预测。
第四步，变量best_truth_overlap保存着每个框与GT框的最大IOU值（第三步的结果），使用index_fill()函数，将第二步的结果同步到这个变量中。在index_fill()函数中，使用数值2来进行填充，是为了确保第二步中得到的锚点框肯定会被选到。对变量best_truth_idx也进行同样的处理。
第五步，由于传入进来的labels的类别是从0开始的，SSD中认为0应该是背景，所以，需要对labels进行加一。这里需要注意一下，best_truth_idx的shape是[8732]，每个元素的范围为[0,num_objects]，所以conf的shape为[num_priors]，每个元素表示先验锚点框的label（0是背景）。同时，需要将变量best_truth_overlap中IOU小于阈值(0.5)的锚点框的label设置为0。并将结果保存与conf_t，返回给外面的函数用于计算。
第六步，同样需要将GT框的坐标进行扩展，形成shape为[num_priors,4]的matches，这样每个锚点框都有对应的坐标进行预测，但最终并不是每个锚点框都用于训练中。
第七步，使用GT框与锚点框进行编码，对应论文中的公式2，得到shape为[num_priors,4]的值，即偏差，将此结果返回出去。
def match(threshold, truths, priors, labels, loc_t, conf_t, idx): ‘‘‘ 这个函数对应论文中的matching strategy匹配策略.SSD需要为每一个先验锚点框都指定一个label, 这个label或者指向背景,或者指向每个类别. 论文中的匹配策略是: 1.首先,每个GT框选择与其IOU最大的一个锚点框,并令这个锚点框的label等于这个GT框的label 2.然后,当锚点框与GT框的IOU大于阈值(0.5)时,同样令这个锚点框的label等于这个GT框的label 因此,代码上的逻辑为: 1.计算每个GT框与每个锚点框的IOU,得到一个shape为[num_object,num_priors]的矩阵overlaps 2.选择与GT框的IOU最大的锚点框,锚点框的index为best_prior_idx,对应的IOU值为best_prior_overlap 3.为每一个锚点框选择一个IOU最大的GT框,可能会出现多个锚点框匹配一个GT框的情况,此时,每个锚点框对应GT框的index为best_truth_idx, 对应的IOU为best_truth_overlap.注意,此时IOU值可能会存在小于阈值的情况. 4.第3步可能到导致存在GT框没有与锚点框匹配上的情况,所以要和第2步进行结合.在第3步的基础上,对best_truth_overlap进行选择,选择出 best_prior_idx这些锚点框,让其对其的IOU等于一个大于1的定值;并且让best_truth_idx中index为best_prior_idx的锚点框的label 与GT框对应上.最终,best_truth_overlap表示每个锚点框与GT框的最大IOU值,而best_truth_idx表示每个锚点框用于与相应的GT框进行 匹配. 5.第4步中,会存在IOU小于阈值的情况,要将这些小于IOU阈值的锚点框的label指向背景,完成第二条匹配策略. labels表示GT框对应的标签号,"conf=labels[best_truth_idx]+1"得到每个锚点框对应的标签号,其中label=0是背景. "conf[best_truth_overlap < threshold] = 0"则将小于IOU阈值的锚点框的label指向背景 6.得到的conf表示每个锚点框对应的label,还需要一个矩阵,来表示每个锚点框需要匹配GT框的坐标. truths表示GT框的坐标,"matches = truths[best_truth_idx]"得到每个锚点框需要匹配GT框的坐标. :param threshold:IOU的阈值 :param truths:GT框的坐标,shape:[num_obj,4] :param priors:先验锚点框的坐标,shape:[num_priors,4],num_priors=8732 :param labels:这些GT框对应的label,shape:[num_obj],此时label=0还不是背景 :param loc_t:坐标结果会保存在这个tensor :param conf_t:置信度结果会保存在这个tensor :param idx:结果保存的idx ‘‘‘ # 第1步,计算IOU overlaps = jaccard(truths, point_from(priors)) # shape:[num_object,num_priors] # 第2步,为每个真实框匹配一个IOU最大的锚点框,GT框->锚点框 # best_prior_overlap为每个真实框的最大IOU值,shape[num_objects,1] # best_prior_idx为对应的最大IOU的先验锚点框的Index,其元素值的范围为[0,num_priors] best_prior_overlap, best_prior_idx = overlaps.max(1, keepdim=True) # 第3步,若先验锚点框与GT框的IOU>阈值,也将这些锚点框匹配上,锚点框->GT框 # best_truth_overlap为每个先验锚点框对应其中一个真实框的最大IOU,shape[1,num_priors] # best_truth_idx为每个先验锚点框对应的真实框的index,其元素值的范围为[0,num_objects] best_truth_overlap, best_truth_idx = overlaps.max(0, keepdim=True) best_prior_idx.squeeze_(1) # [num_objects] best_prior_overlap.squeeze_(1) # [num_objects] best_truth_idx.squeeze_(0) # [num_priors],8732 best_truth_overlap.squeeze_(0) # [num_priors],8732 # 第4步 # index_fill_(self, dim: _int, index: Tensor, value: Number)对第dim行的index使用value进行填充 # best_truth_overlap为第一步匹配的结果,需要使用到,使用best_prior_idx是第二步的结果,也是需要使用上的 # 所以在best_truth_overlap上进行填充,表明选出来的正例 # 使用2进行填充,是因为,IOU值的范围是[0,1],只要使用大于1的值填充,就表明肯定能被选出来 best_truth_overlap.index_fill_(0, best_prior_idx, 2) # 确定最佳先验锚点框 # 确保每个GT框都能匹配上最大IOU的先验锚点框 # 得到每个先验锚点框都能有一个匹配上的数字 # best_prior_idx的元素值的范围是[0,num_priors],长度为num_objects for j in range(best_prior_idx.size(0)): best_truth_idx[best_prior_idx[j]] = j # 第5步 conf = labels[best_truth_idx] + 1 # Shape: [num_priors],0为背景,所以其余编号+1 conf[best_truth_overlap < threshold] = 0 # 置信度小于阈值的label设置为0 # 第6步 matches = truths[best_truth_idx] # 取出最佳匹配的GT框,Shape: [num_priors,4] # 进行位置编码 loc = encode(matches, priors,voc[‘variance‘]) loc_t[idx] = loc # [num_priors,4],应该学习的编码偏差 conf_t[idx] = conf # [num_priors],每个锚点框的label
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