找工作也太难了吧根本找不到工作我哭死。

参考教程：
https://mmyolo.readthedocs.io/en/latest/recommended_topics/algorithm_descriptions/yolov8_description.html

https://zhuanlan.zhihu.com/p/599761847【这个写的挺不错】

https://zhuanlan.zhihu.com/p/633094573【正负样本匹配策略】

文章目录

版本回顾
- yolov1
- yolov2
- yolov3
- yolov4
- yolov5
- yoloX
- yolov7
YOLOv8
- Backbone
- Neck
- Head
- - yolov5 detect
  - yolov8 detect
- Loss
- - 正负样本匹配
  - - 流程解析
    - get_pos_mask
    - select_highest_overlaps
    - asiigned target
  - 类别损失
  - 位置损失

版本回顾

目标检测模型可以分为两种，一种是one-stage模型，它的优点是速度快、适合做实时的检测。另一种是two-stage模型，它的速度通常比较慢，但是效果会相对好一点。

yolo系列就是one-stage模型的代表之作，我们首先来看一下在yolo系列在从v1到v7的更新发展中，都有哪些比较重要的改动。

yolov1

对于一个大小为224x224的输入图像，经过32倍下采样后吗，得到大小为7x7的feature map，并在这个feature map上进行目标检测的预测。

使用两个全连接层进行线性回归，最终得到的输出大小为 $7\times7\times(2\times(4+1)+20)$ 。其中4代表了xywh，1代表了置信度，20代表了物体的类别。2代表的则是anchor的数量。

这里anchor=2，是考虑到物体的bbox可能有不同的形态和大小，比如说有的物体的bbox是长而窄的，有的是短而宽的。为了让模型能够学习到两种anchor，在训练阶段，只对结果中iou比较高的box做惩罚，iou低的那个不管，目的是使得模型天然地学会不同size/ratio的bbox。

yolov1的优点是简单快速，缺点是每个cell只能预测一个类别，如果出现重叠的话就无法识别。并且对小物体检测效果一般。

yolov2

yolov2又称yolo9000，因为它在做目标检测的同时完成了对9000个类别的分类。yolov2相对v1做出了比较多的改动。

使用darknet作为backbone。
添加BN层。
使用k-means聚类的方法来获得anchor，v2中使用的是5个anchor。
使用受限的位置坐标预测。预测相对于anchor的offset而不是直接预测坐标。
fine-grained features。使用passthrough将高低层特征融合。

它的缺点是target生成的部分和v1一致，所以即使有5个anchor，每个cell也只有一个物体。

对于一个大小为416x416的输入图像，最终得到的输出大小为 $13\times13\times k\times(4+1+classes)$ 。在这里k=5，classes=20。

yolov3

yolov3使用Darknet53作为backbone，不使用池化层，而是使用卷积层来进行下采样。

在yolov3中，开始使用上采样处理多个feature map，也就是FPN的结构。因此它会在多个feature map上进行预测。对于一个大小为416x416的输入，v3会在13x13，26x26，52x52的输出上进行预测。

三个输出层，每一层都有3个anchor，一共是9个anchor。每一个层的输出大小为 $W\times H\times3\times(4+1+80)$ 。3是anchor的数量，4是xywh，1是confidence，80是coco数据集分类的类别。

在正负样本匹配上，yolov3采用的方法是：anchor和目标框左上角对齐后计算iou，和目标框重合度最大的anchor为正样本。【为了扩充正样本数量，实际操作中可以将大于某个阈值的全设为正样本】。

yolov4

在网络结构上，yolov4采用的是CSPDarknet53作为backbone，也就是在darknet中引入了CSP结构。在backbone中使用的激活函数都是Mish，在后续的结构中使用的则是leakyReLU。

此外，yolov4使用了path aggregation network，在完成自上向下的信息传递后，再自底向上，将浅层信息再次带回给深层。

yolov4还采用了一些别的优化策略。

eliminate grid sensitivity。对于形如 $\sigma(tx)+cx$ 的中心点预测， $\sigma(tx)$ 很难处理落在边界上的情况，因此加入一个缩放因子来解决这个问题 $2\times\sigma(tx)-0.5 +cx$ 。
mosaic data augmentation
正负样本匹配。因为修改了中心点预测的边界，所以正样本的范围更广了。变成了三倍。
针对512x512的输入优化了anchor。
注意力机制。使用了spatial attention module。

yolov5

作为一个一直在维护更新的框架，v5的模型结构也发生过一些变化：

Backbone: Focus + CSP + SPP -> 6x6conv + CSP + SPPF
Neck: FPN+PAN -> FPN+CSP-PAN
Head: 3个检测头
同时它也在v4的基础上进一步消除grid敏感度。在v4中使用了缩放因子优化中心点预测的结果，在v5中则是加强了对w和h的限制。
$pw\times e^{tw} ->bw = pw\times(2\times\sigma(tw))^2$
在之前的版本中 $e^{tw}$ 是不受限的，很容易出现梯度爆炸，修改后预测结果的范围被限制在了[0,4]之间。这也带来了正负样本匹配机制上的变化，v4增加了距离上的可选择性，v5增加了anchor大小上的可选择性，只要大小比在[0.25，4]之间，都会认为是正样本。

yoloX

yolox的主要变化在于，使用了解耦的检测头。作者认为reg和cls关注点不同，放在一起会限制表达。

并且yoloX进行的是anchor free的预测。没有anchor的大小来参考了，而是直接预测目标的相对位置。对于一个大小为640x640的输入，会得到在三个featuremap上的结果 $W\times H\times(5+80)$ 。三个feature map的大小分别是20x20，40x40，80x80，也就是说一共会得到8500个框。

同时采用了名为SImOTA的正负样本匹配策略。在GT附近挑选候选框作为备选，并根据cost和iou进行筛选。

yolov7

yolov7在模型中引入了re-parameter的方法，并且使用了更多的跳层结构：ELAN，ELAN-W，MP Conv，SPPCSPC等。

在正负样本匹配上，它将v5的匹配方法和x的进行结合。使用v5方法中选出的正样本框作为备选，然后根据cost和iou进行筛选。

yolov7在某些实现中还是用了辅助预测头。辅助头的正负样本匹配的备选范围更广。

YOLOv8

首先来看一下yolov8中都做了哪些改进。

backbone： 基于yolov7中ELAN的设计，将yolov5中的C3模块用C2F取代。
head： 使用解耦的检测头，并且从anchor-based转为了anchor-free。
loss： 使用了名为TaskAlignedAssigner的正负样本匹配策略。并且使用了Distribution Focal Loss。
data augmentation： 在最后10个training epoch里会不使用mosaic。

Backbone

图源:https://mmyolo.readthedocs.io/en/latest/recommended_topics/algorithm_descriptions/yolov5_description.html
首先来看一下backbone整体上的差别。

yolov5的stem layer使用的是一共kernel_size=6的卷积，在早期版本中使用的其实是Focus结构，后发现直接使用size=6的卷积能达到同样的效果，所以才直接使用卷积。

在yolov8中使用的是kernel_size=2的卷积，这其实是和v7中一致的。

在剩下的stage中，args都没有什么变化，比较明显的区别是v5中的C3在v8中换成了C2f。并且，the block number has been changed from 3-6-9-3 to 3-6-6-3.
在这里插入图片描述

来看一下C3和C2f的区别。

yolov5中的C3就是第一个backbone图中的CSPLayer。C3也就是CSP Bottleneck with 3 convolutions，与之相似的还有C1和C2。
在这里插入图片描述
下面源码中的self.cv2代表的就是上图左侧的分支。self.cv1代表的是右侧分支第一个ConvModule。而后经过n个bottleneck后，和左侧分支concat在一起，再经过self.cv3，也就是最下面的这个ConvModule。

这里的bottleneck只要最终的输出结果，用nn.Sequential()进行组合，在forward中会顺序执行多个module。

class C3(nn.Module):
    """CSP Bottleneck with 3 convolutions."""

    def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5):  # ch_in, ch_out, number, shortcut, groups, expansion
        super().__init__()
        c_ = int(c2 * e)  # hidden channels
        self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1)
        self.cv2 = Conv(c1, c_, 1, 1)
        self.cv3 = Conv(2 * c_, c2, 1)  # optional act=FReLU(c2)
        self.m = nn.Sequential(*(Bottleneck(c_, c_, shortcut, g, k=((1, 1), (3, 3)), e=1.0) for _ in range(n)))

    def forward(self, x):
        """Forward pass through the CSP bottleneck with 2 convolutions."""
        return self.cv3(torch.cat((self.m(self.cv1(x)), self.cv2(x)), 1))
        # 这一部分代码展开来写的话就是
        # x1 = self.cv1(x)
        # x2 = self.cv2(x)
        # out = torch.cat((self.m(x1),x2),1)
        # return self.cv3(out)

在C2f中增加了更多的跳层连接，看起来也更复杂。
在这里插入图片描述
虽然看起来很复杂，但是看代码实现还是比较简单的，和C3的主要区别是，C2f中每个bottlenect的输出都被拿出来，用于最后的concat了。在源码中提供了两个版本的forward，一个是带split的，一个是不带的。

下面源码中的self.cv1就是上图的第一个ConvModule。self.cv1的输出通道是2*self.c，也是为了split的时候可以分成两个大小为self.c的部分。理论上来说这个下面代码中的split和chunk的结果应该是一样的。

self.cv2的输入维度是(2+n)*self.c，因为它的输入concat了split的2个结果和n个bottleneck的结果。

这里的n个bottleneck是用nn.ModuleList()组合在一起的，nn.ModuleList()本身没有forward()的实现，在下面的代码中是按index的顺序来调用bottleneck的。

class C2f(nn.Module):
    """CSP Bottleneck with 2 convolutions."""

    def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=False, g=1, e=0.5):  # ch_in, ch_out, number, shortcut, groups, expansion
        super().__init__()
        self.c = int(c2 * e)  # hidden channels
        self.cv1 = Conv(c1, 2 * self.c, 1, 1)
        self.cv2 = Conv((2 + n) * self.c, c2, 1)  # optional act=FReLU(c2)
        self.m = nn.ModuleList(Bottleneck(self.c, self.c, shortcut, g, k=((3, 3), (3, 3)), e=1.0) for _ in range(n))

    def forward(self, x):
        """Forward pass through C2f layer."""
        y = list(self.cv1(x).chunk(2, 1))
        y.extend(m(y[-1]) for m in self.m)
        # 这行代码展开来写的话就是
        # for m in self.m:
        #	cur = y[-1]
        #	out = m(cur)
        #	y.append(out)
        return self.cv2(torch.cat(y, 1))

    def forward_split(self, x):
        """Forward pass using split() instead of chunk()."""
        y = list(self.cv1(x).split((self.c, self.c), 1))
        y.extend(m(y[-1]) for m in self.m)
        return self.cv2(torch.cat(y, 1))

Neck

下面两个图，左图为yolov8的neck部分的结构，右图为yolov5的neck部分的结构，首先一个比较明显的区别是，yolov5中neck部分的C3结构在yolov8中也被替换成了C2f。

此外，另一个比较明显的区别是，yolov5中上采样阶段使用的ConvModule在v8中被去掉了。

上采样部分对应的config如下图。我们可以看到v8中去掉了v5config中第31行和第36行的两个1x1卷积，并且把C3的结构改成了C2f。
在这里插入图片描述
而再往后的下采样+融合部分，除了block的改变外，没有其它改动。

要注意的是，在yolov5 anchor-based版本中，最后一层detect的输入参数还包括了anchor，下面的图中没有包括是因为图例是从yolov8的repo中截取的。
在这里插入图片描述

Head

head部分的改动同样是很大的。

使用了解耦的检测头。将分类和回归分开。
anchor-based预测改为了anchor-free的预测。
移除了objectness（也就是confidence）的分支。

yolov5 detect

首先来看一下yolov5部分detect的源码。

先看一下构造函数__init__()的部分。它的输入参数中，nc表示分类的类别，如果使用的是coco数据集那么nc默认是80，anchors是预设的anchor的大小。ch是用于预测的三个feature map的通道数。

 def __init__(self, nc=80, anchors=(), ch=(), inplace=True):  # detection layer
        super().__init__()
        self.nc = nc  # number of classes
        self.no = nc + 5  # number of outputs per anchor
        self.nl = len(anchors)  # number of detection layers
        self.na = len(anchors[0]) // 2  # number of anchors
        self.grid = [torch.empty(0) for _ in range(self.nl)]  # init grid
        self.anchor_grid = [torch.empty(0) for _ in range(self.nl)]  # init anchor grid
        self.register_buffer('anchors', torch.tensor(anchors).float().view(self.nl, -1, 2))  # shape(nl,na,2)
        self.m = nn.ModuleList(nn.Conv2d(x, self.no * self.na, 1) for x in ch)  # output conv
        self.inplace = inplace  # use inplace ops (e.g. slice assignment)

这个构造函数中，和我们的检测头相关的部分就是

self.m = nn.ModuleList(nn.Conv2d(x, self.no * self.na, 1) for x in ch)

ch中有多少个feature map，就需要接多少个检测头，检测头就是这个ModuleList里的

nn.Conv2d(x, self.no * self.na, 1)

self.na是anchor的数量，在实际使用中是3，self.no = self.nc（分类数）+ 5，在实际使用中是85。

这个分类头就是用1x1的卷积实现feature map通道数的改变，通道这一维度就是我们的预测结果。

在forward部分，输入x是三个featuremap，对每个featuremap用我们的ModueList中的卷积进行处理就好。

    def forward(self, x):
        z = []  # inference output
        for i in range(self.nl):
            x[i] = self.m[i](x[i])  # conv
            bs, _, ny, nx = x[i].shape  # x(bs,255,20,20) to x(bs,3,20,20,85)
            x[i] = x[i].view(bs, self.na, self.no, ny, nx).permute(0, 1, 3, 4, 2).contiguous()

yolov8 detect

同样先来看一下__init__()的部分，因为在yolov8中是一个anchor-free的预测，所以输入参数中不再有anchor了。

yolov8中使用了DFL（Distribution Focal Loss）。在解耦检测头的设计上也有一点小细节。

  def __init__(self, nc=80, ch=()):  # detection layer
      super().__init__()
      self.nc = nc  # number of classes
      self.nl = len(ch)  # number of detection layers
      self.reg_max = 16  # DFL channels (ch[0] // 16 to scale 4/8/12/16/20 for n/s/m/l/x)
      self.no = nc + self.reg_max * 4  # number of outputs per anchor
      self.stride = torch.zeros(self.nl)  # strides computed during build
      c2, c3 = max((16, ch[0] // 4, self.reg_max * 4)), max(ch[0], min(self.nc, 100))  # channels
      self.cv2 = nn.ModuleList(
          nn.Sequential(Conv(x, c2, 3), Conv(c2, c2, 3), nn.Conv2d(c2, 4 * self.reg_max, 1)) for x in ch)
      self.cv3 = nn.ModuleList(nn.Sequential(Conv(x, c3, 3), Conv(c3, c3, 3), nn.Conv2d(c3, self.nc, 1)) for x in ch)
      self.dfl = DFL(self.reg_max) if self.reg_max > 1 else nn.Identity()

先来详细看一下代码部分。同时回顾一下结构图。

self.cv2和self.cv3都是用ModuleList组合起来的和featuremap个数相同的block。

和代码中相对应的，self.cv2就是结构图的上面这条分支，用于预测bbox；self.cv3就是下面这条分支，用于预测cls。从代码中我们可以看到，self.cv2中的hidden layer的通道数是c2，self.cv3中hidden layer的通道是c3，两者并不是相等的。因为yolov8认为两个检测头需要有两种不同的表征，所以hidden layer也应该是不一样的。

c2, c3 = max((16, ch[0] // 4, self.reg_max * 4)), max(ch[0], min(self.nc, 100))
self.cv2 = nn.ModuleList(
          nn.Sequential(Conv(x, c2, 3), Conv(c2, c2, 3), nn.Conv2d(c2, 4 * self.reg_max, 1)) for x in ch)
self.cv3 = nn.ModuleList(nn.Sequential(Conv(x, c3, 3), Conv(c3, c3, 3), nn.Conv2d(c3, self.nc, 1)) for x in ch)

v8中的预测头已经不包括对objectness的预测，更符合one-stage的概念。

在forward中，对输入的每一个featuremap，进行两个检测头的预测，并把结果concat在一起。

 def forward(self, x):
        """Concatenates and returns predicted bounding boxes and class probabilities."""
        shape = x[0].shape  # BCHW
        for i in range(self.nl):
            x[i] = torch.cat((self.cv2[i](x[i]), self.cv3[i](x[i])), 1)
        if self.training:
            return x

Loss

在前面已经提到，yolov8的检测头只包括了box的检测头和cls的检测头，不再有objectness的检测头，那么它的损失函数也就不需要再包括confidence损失，而只分为了类别损失和位置损失。

源码链接：https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/yolo/utils/loss.py

正负样本匹配

首先来看一下yolov8中采用的正负样本匹配方法。
源码连接:
https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/yolo/utils/tal.py#L57
yolov8中采用的Task-Aligned Assigner是一种在训练过程中动态地调整正负样本分配比例的方法。

正样本是按照分类和回归的加权分数来进行选择的。
$s^\alpha + u^\beta$

对于每一个ground truth，assigner都会计算它对于每一个anchor的alignment metric。
对于每一个ground truth，基于alignment metric的结果，最大的k个样本被选为正样本。

这部分可以稍微看一下源码【不一定能看懂】。

流程解析

为什么叫流程解析不叫源码解析，因为不想花时间去看复杂的源码。

def forward(self, pd_scores, pd_bboxes, anc_points, gt_labels, gt_bboxes, mask_gt):

输入的几个参数分别是：pd_scores（预测分数），pd_bboxes（预测框），anc_points（anchor），gt_labels（真实类别），gt_bboxes（真实框）。

在yolov8的损失计算中，就会使用assigner的forward()完成正负样本的匹配。

 _, target_bboxes, target_scores, fg_mask, _ = self.assigner(
            pred_scores.detach().sigmoid(), (pred_bboxes.detach() * stride_tensor).type(gt_bboxes.dtype),
            anchor_points * stride_tensor, gt_labels, gt_bboxes, mask_gt)

loss的计算也是基于这个assigner返回的target_boxes和target_scores。

看一下在forward()中都做了哪些计算。

get_pos_mask

筛选正样本。整个过程分为三部分：

初步筛选，筛出candidates。
计算candidates的score。
从candidates中选出最终的目标。

首先是筛选出落在gt范围内的candidates。
得到gt的左上角和右下角的值，让anchor_point减去lt，让rb减去anchor_point，如果结果都是正数，说明anchor_point在lt-rb的范围内，也就是落在gt的内部。

def select_candidates_in_gts(xy_centers, gt_bboxes, eps=1e-9):
    n_anchors = xy_centers.shape[0]
    bs, n_boxes, _ = gt_bboxes.shape
    lt, rb = gt_bboxes.view(-1, 1, 4).chunk(2, 2)  # left-top, right-bottom
    bbox_deltas = torch.cat((xy_centers[None] - lt, rb - xy_centers[None]), dim=2).view(bs, n_boxes, n_anchors, -1)
    # return (bbox_deltas.min(3)[0] > eps).to(gt_bboxes.dtype)
    return bbox_deltas.amin(3).gt_(eps)

得到了初筛的结果后，要在该结果的基础上进行精细化筛出，保留topk的正样本。

下一步就是计算alignment metric，计算的方式是分别计算出box和gt的iou和score，代入公式后得到最终的分数。

得到分数后，从中选出top K的备选。

select_highest_overlaps

同别的动态分配的策略一样，这样分配也可能出现一个anchor被分配给多个gt的情况。

首先判断是否有anchor被分配给了多个gt。采用的是用mask求和的方法，如果大于1，说明存在重复分配。
比较该anchor和多个gt的iou结果，保留iou最大的那个。

def select_highest_overlaps(mask_pos, overlaps, n_max_boxes):
    # (b, n_max_boxes, h*w) -> (b, h*w)
    fg_mask = mask_pos.sum(-2)
    if fg_mask.max() > 1:  # one anchor is assigned to multiple gt_bboxes
        mask_multi_gts = (fg_mask.unsqueeze(1) > 1).expand(-1, n_max_boxes, -1)  # (b, n_max_boxes, h*w)
        max_overlaps_idx = overlaps.argmax(1)  # (b, h*w)

        is_max_overlaps = torch.zeros(mask_pos.shape, dtype=mask_pos.dtype, device=mask_pos.device)
        is_max_overlaps.scatter_(1, max_overlaps_idx.unsqueeze(1), 1)

        mask_pos = torch.where(mask_multi_gts, is_max_overlaps, mask_pos).float()  # (b, n_max_boxes, h*w)
        fg_mask = mask_pos.sum(-2)
    # Find each grid serve which gt(index)
    target_gt_idx = mask_pos.argmax(-2)  # (b, h*w)
    return target_gt_idx, fg_mask, mask_pos

asiigned target

在前面的步骤中，我们已经获得了要用的target_gt_idx和fg_mask。

target_gt_idx: 代表与每个anchor最匹配的gtbox的索引。
fg_mask: 代表该anchor的正还是负。

类别损失

分类的类别不需要额外处理，直接进行计算就可以。从代码中找出来和类别损失相关的部分。通过sigmoid函数来计算每个类别的概率，然后再计算全局的类别损失。

首先是__init__()部分，类别损失使用的是BCEWithLogists。也就是sigmoid和BCELoss的结合。

self.bce = nn.BCEWithLogitsLoss(reduction='none')

然后来看一下forward()部分。这一部分没有对输出的cls和gt进行特别的处理，就是中规中矩的计算过程。

loss[1] = self.bce(pred_scores, target_scores.to(dtype)).sum() / target_scores_sum

位置损失

yolov8中的bbox的损失分为了两部分，第一部分是iou损失，第二部分是dfl损失。

iou = bbox_iou(pred_bboxes[fg_mask], target_bboxes[fg_mask], xywh=False, CIoU=True)
        loss_iou = ((1.0 - iou) * weight).sum() / target_scores_sum

target_ltrb = bbox2dist(anchor_points, target_bboxes, self.reg_max)
            loss_dfl = self._df_loss(pred_dist[fg_mask].view(-1, self.reg_max + 1), target_ltrb[fg_mask]) * weight
            loss_dfl = loss_dfl.sum() / target_scores_sum