YOLO回归函数代码对应讲解

本文详细解析了YOLO目标检测算法的工作原理,包括其回归函数的具体实现方式,并探讨了网络训练过程中涉及的关键变量与参数调整策略。此外,还讨论了YOLO在处理重叠目标时的局限性。

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    关于YOLO的理论知识个人转载的一篇博客有具体讲解:点击打开链接,本文主要对YOLO的回归函数与代码对应起来讲解,便于更加深入的理解YOLO的实现过程。

if(state.train){
        float avg_iou = 0;
        float avg_cat = 0;
        float avg_allcat = 0;
        float avg_obj = 0;
        float avg_anyobj = 0;
        int count = 0;
        *(l.cost) = 0;
        int size = l.inputs * l.batch;
        memset(l.delta, 0, size * sizeof(float));
        for (b = 0; b < l.batch; ++b){
            int index = b*l.inputs;
            for (i = 0; i < locations; ++i) {
                int truth_index = (b*locations + i)*(1+l.coords+l.classes);
                int is_obj = state.truth[truth_index];//表示这个cell是否是object,数据存放在state里面
                for (j = 0; j < l.n; ++j) {
                    int p_index = index + locations*l.classes + i*l.n + j;
                    l.delta[p_index] = l.noobject_scale*(0 - l.output[p_index]);//没有目标物体项
                    *(l.cost) += l.noobject_scale*pow(l.output[p_index], 2);
                    avg_anyobj += l.output[p_index];
                }

                int best_index = -1;
                float best_iou = 0;
                float best_rmse = 20;

                if (!is_obj){
                    continue;
                }

		//类别项
                int class_index = index + i*l.classes;
                for(j = 0; j < l.classes; ++j) {
                    l.delta[class_index+j] = l.class_scale * (state.truth[truth_index+1+j] - l.output[class_index+j]);
                    *(l.cost) += l.class_scale * pow(state.truth[truth_index+1+j] - l.output[class_index+j], 2);
                    if(state.truth[truth_index + 1 + j]) avg_cat += l.output[class_index+j];
                    avg_allcat += l.output[class_index+j];
                }

                box truth = float_to_box(state.truth + truth_index + 1 + l.classes);
                truth.x /= l.side;
                truth.y /= l.side;

                for(j = 0; j < l.n; ++j){
                    int box_index = index + locations*(l.classes + l.n) + (i*l.n + j) * l.coords;
                    box out = float_to_box(l.output + box_index);
                    out.x /= l.side;
                    out.y /= l.side;

                    if (l.sqrt){
                        out.w = out.w*out.w;
                        out.h = out.h*out.h;
                    }

                    float iou  = box_iou(out, truth);
                    //iou = 0;
                    float rmse = box_rmse(out, truth);
                    if(best_iou > 0 || iou > 0){
                        if(iou > best_iou){
                            best_iou = iou;
                            best_index = j;
                        }
                    }else{
                        if(rmse < best_rmse){
                            best_rmse = rmse;
                            best_index = j;
                        }
                    }
                }

                if(l.forced){
                    if(truth.w*truth.h < .1){
                        best_index = 1;
                    }else{
                        best_index = 0;
                    }
                }
                if(l.random && *(state.net.seen) < 64000){
                    best_index = rand()%l.n;
                }

                int box_index = index + locations*(l.classes + l.n) + (i*l.n + best_index) * l.coords;
                int tbox_index = truth_index + 1 + l.classes;

                box out = float_to_box(l.output + box_index);
                out.x /= l.side;
                out.y /= l.side;
                if (l.sqrt) {
                    out.w = out.w*out.w;
                    out.h = out.h*out.h;
                }
                float iou  = box_iou(out, truth);

                //printf("%d,", best_index);
		//对应于论文里面的第三项
                int p_index = index + locations*l.classes + i*l.n + best_index;//这里揭开前面的问题,这里相当于已经判定是objcet,就把之前算在里面noobjcet的减掉
                *(l.cost) -= l.noobject_scale * pow(l.output[p_index], 2);
                *(l.cost) += l.object_scale * pow(1-l.output[p_index], 2);
                avg_obj += l.output[p_index];
                l.delta[p_index] = l.object_scale * (1.-l.output[p_index]);//这里就覆盖到之前被noobject赋值的数

                if(l.rescore){
                    l.delta[p_index] = l.object_scale * (iou - l.output[p_index]);
                }

		//下面的四个对应于论文里面损失的第一项和第二项, 即坐标的回归。
                l.delta[box_index+0] = l.coord_scale*(state.truth[tbox_index + 0] - l.output[box_index + 0]);//deltax
                l.delta[box_index+1] = l.coord_scale*(state.truth[tbox_index + 1] - l.output[box_index + 1]);//deltay
                l.delta[box_index+2] = l.coord_scale*(state.truth[tbox_index + 2] - l.output[box_index + 2]);//deltaw
                l.delta[box_index+3] = l.coord_scale*(state.truth[tbox_index + 3] - l.output[box_index + 3]);//deltah
                if(l.sqrt){
                    l.delta[box_index+2] = l.coord_scale*(sqrt(state.truth[tbox_index + 2]) - l.output[box_index + 2]);//sqrt-deltaw;
                    l.delta[box_index+3] = l.coord_scale*(sqrt(state.truth[tbox_index + 3]) - l.output[box_index + 3]);//sqrt-deltah;
                }

                *(l.cost) += pow(1-iou, 2);
                avg_iou += iou;
                ++count;
            }
        }

从detect_layer.c中网络训练的代码发现,目标物体的GT维度为25,分别为类别维度(20),置信度(1),坐标(4);yolo实质上每格小格只预测一个box,因为仅选择预测到的两个box中IOU较大的作为最终的box回归。通过这种回归模式,显然对于目标物体存在重叠度较大,或者目标物体较为密集的情形下,YOLO的这种预测模式会存在较大的漏检,效果有待进一步改进。网络输出数据格式和标签的格式如下图所示:

                     

若有不当之处,请指教,谢谢!

<think>好的,用户想了解YOLO框架的工作原理及使用方法。首先,我需要整理YOLO的基本概念和核心思想。YOLO是单阶段目标检测算法,强调“You Only Look Once”,也就是一次性完成检测。得解释它和两阶段方法(如Faster R-CNN)的区别,突出速度和实时性的优势。 接下来要分版本介绍,用户可能对各个版本的改进点感兴趣。比如YOLOv1的网格划分和预测机制,v2的锚框引入,v3的多尺度预测,v4的优化策略,v5的易用性,v7和v8的进一步提升,以及最新的YOLOv11特性。需要确保每个版本的亮点清晰,但不过于深入技术细节,保持易懂。 然后,结合用户提供的引用资料,引用[1]提到理论详解,适合用来支撑YOLO理论部分;引用[2]和[4]介绍了Ultralytics和Darknet框架的使用,需要整合安装和基本使用的步骤;引用[3]关于YOLO11的教程,可能需要简要提及新版本的特点。 用户可能需要具体的使用教程,所以需要分步骤说明如何安装环境、数据准备、训练和推理。这里要参考引用中的信息,比如使用Ultralytics框架的安装命令,数据集的格式要求,以及示例代码。同时,注意代码块用正确的格式,并保持简洁。 最后,生成相关问题时要覆盖理论、应用、优化、比较和工具等方面,确保问题能引导用户深入学习和解决可能遇到的疑问。检查引用标注是否正确,确保每个引用在回答中都有对应的标识,比如提到YOLOv1时引用[^1],提到Ultralytics时引用[^2]等。 需要确保回答结构清晰,分点明确,语言通俗,符合用户对教程的需求。同时,避免使用过多专业术语,或者在必要时加以解释。最后检查LaTeX格式是否正确,数学表达式用$包裹,独立公式用$$,并正确换行。</think>### YOLO框架工作原理及使用方法详解 #### 一、YOLO框架核心思想 YOLO(You Only Look Once)是一种单阶段目标检测算法,其核心思想是将目标检测任务转化为**回归问题**,通过单次前向传播直接预测目标的边界框和类别概率。与传统的两阶段检测方法(如Faster R-CNN)相比,YOLO通过全局图像信息进行预测,显著提升了检测速度,适用于实时场景。 数学上,YOLO将输入图像划分为$S \times S$的网格,每个网格预测$B$个边界框(Bounding Box)。每个边界框包含坐标$(x,y,w,h)$、置信度$Confidence$和类别概率$C_i$。最终输出维度为: $$S \times S \times (B \times 5 + C)$$ 其中$C$为类别总数。 #### 二、YOLO版本演进 1. **YOLOv1** - 提出端到端检测框架,输出7×7网格 - 每个网格预测2个边界框 - 缺点:对小目标检测效果较差 2. **YOLOv2/YOLO9000** - 引入锚框(Anchor Box)机制 - 使用高分辨率分类器(448×448输入) - 支持多尺度训练(Multi-Scale Training) 3. **YOLOv3** - 采用Darknet-53骨干网络 - 引入FPN结构实现多尺度预测 - 使用二元交叉熵损失替代Softmax 4. **YOLOv5/v7/v8** - 改进数据增强策略(Mosaic增强) - 优化损失函数(CIoU Loss) - 支持实例分割和姿态估计 5. **YOLOv11** - 引入动态标签分配策略 - 改进训练效率与推理速度 - 支持边缘设备部署优化[^3] #### 三、使用方法(以Ultralytics框架为例) 1. **环境安装** ```bash pip install ultralytics ``` 2. **数据准备** - 数据集格式遵循YOLO标准: ``` dataset/ ├─ images/ └─ labels/ ``` - 标注文件为.txt格式,每行表示一个目标: ```txt <class_id> <x_center> <y_center> <width> <height> ``` 3. **模型训练** ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.yaml') # 选择模型架构 model.train(data='coco128.yaml', epochs=100, imgsz=640) ``` 4. **推理预测** ```python results = model.predict('input.jpg') results.show() # 显示检测结果 ``` #### 四、性能优化建议 1. 输入分辨率调整(如640→320提升速度,但降低精度) 2. 使用TensorRT加速推理(适用于NVIDIA GPU) 3. 剪枝与量化(减少模型参数量)[^4] --- ###
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