回顾目标检测中的Anchor机制
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· 2020-10-14
极市导读
从Faster RCNN开始,本文分析了SSD和YOLO系列的anchor任务,最后简评了两个对YOLOv4的repo。>>加入极市CV技术交流群,走在计算机视觉的最前沿
前段时间,YOLOv4&v5大火,而很多人忽视了YOLOv5在anchor上的一些细节变化,因此,本文从Faster RCNN着手,逐步分析SSD、YOLOv4&v5的anchor三个任务和参数化坐标。
1 Faster RCNN
分配任务:从众多anchors中,判断哪些anchor是正样本,哪些是负样本;
分类任务:对分配好的anchors使用交叉熵loss进行分类的训练;
2 SSD
使用不同尺度的特征图来做检测,大尺度特征图用来检测小物体,而小尺度特征图用来检测大物体;
先是ground truth box找到与其IOU最大的那个先验框(prior boxes),这样保证每个GT都有其对应的先验框;
然后是对每个先验框找到与GT的IOU大于某个阈值(例如:0.5)的先验框;
3 YOLO
r = t[None, :, 4:6] / anchors[:, None] # wh ratio
j = torch.max(r, 1. / r).max(2)[0] < model.hyp['anchor_t']
gxy = t[:, 2:4] # grid xy
gain[[2, 3]] - gxy # inverse =
((gxy % 1. < g) & (gxy > 1.)).T =
((gxi % 1. < g) & (gxi > 1.)).T =
j = torch.stack((torch.ones_like(j), j, k, l, m))
t = t.repeat((5, 1, 1))[j]
offsets = (torch.zeros_like(gxy)[None] + off[:, None])[j]
参数化坐标box:xywh部分的参数化坐标,也就是box的loss
置信度conf:也就是obj的loss
类别cls,也就是class的loss
pxy = ps[:, :2].sigmoid() * 2. - 0.5
pwh = (ps[:, 2:4].sigmoid() * 2) ** 2 * anchors[i]
pbox = torch.cat((pxy, pwh), 1).to(device) # predicted box
github上有很多版本的yolov4,初步看了以下两个repo:
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