（20）目标检测算法之YOLOv5计算预选框、详解anchor计算-Toy模板网

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目标检测算法之YOLOv5计算预选框、详解anchor计算

单节段目标检测算法中：预选框的设定直接影响最终的检测精度
众所周知，yolov5中采用自适应调整预选框anchor的大小，但万事开头难，配置文件config中的预设还是很重要
yolo算法作为one-stage领域的佼佼者，采用anchor-based的方法进行目标检测，使用不同尺度的anchor直接回归目标框并一次性输出目标框的位置和类别置信度。
下边根据最近的调研做出这块的一个详细总结：

1.YOLOv5网络结构

yolov5中使用的coco数据集输入图片的尺寸为640x640，但是训练过程的输入尺寸并不唯一，因为v5可以采用masaic增强技术把4张图片的部分组成了一张尺寸一定的输入图片。但是如果需要使用预训练权重，最好将输入图片尺寸调整到与作者相同的尺寸，而且输入图片尺寸必须是32的倍数，这与下面anchor检测的阶段有关。
当我们的输入尺寸为640*640时，会得到3个不同尺度的输出：80x80（640/8）、40x40（640/16）、20x20（640/32），即上图中的CSP2_3模块的输出。

 anchors:
  - [10,13, 16,30, 33,23]  # P3/8
  - [30,61, 62,45, 59,119]  # P4/16
  - [116,90, 156,198, 373,326]  # P5/32

anchors参数共有三行，每行9个数值；且每一行代表应用不同的特征图：
- 第一行是在最大的特征图上的锚框，80x80代表浅层的特征图（P3），包含较多的低层级信息，适合用于检测小目标，所以这一特征图所用的anchor尺度较小；
- 第二行是在中间的特征图上的锚框，20x20代表深层的特征图（P5），包含更多高层级的信息，如轮廓、结构等信息，适合用于大目标的检测，所以这一特征图所用的anchor尺度较大；
- 第三行是在最小的特征图上的锚框，另外的40x40特征图（P4）上就用介于这两个尺度之间的anchor用来检测中等大小的目标。
在目标检测任务中，一般希望在大的特征图上去检测小目标，因为大特征图才含有更多小目标信息，因此大特征图上的anchor数值通常设置为小数值，而小特征图上数值设置为大数值检测大的目标，yolov5之所以能高效快速地检测跨尺度目标，这种对不同特征图使用不同尺度的anchor的思想功不可没。
以上就是yolov5中的anchors的具体解释。

2. 训练时自动计算anchor

yolov5 中不是只使用默认锚定框，在开始训练之前会对数据集中标注信息进行核查，计算此数据集标注信息针对默认锚定框的最佳召回率，当最佳召回率大于或等于0.98，则不需要更新锚定框；如果最佳召回率小于0.98，则需要重新计算符合此数据集的锚定框。
核查锚定框是否适合要求的函数在 /utils/autoanchor.py 文件中：

def check_anchors(dataset, model, thr=4.0, imgsz=640):
#其中 thr 是指 数据集中标注框宽高比最大阈值，默认是使用 超参文件 hyp.scratch.yaml 中的 “anchor_t” 参数值。

核查主要代码如下：

    def metric(k):  # compute metric
        r = wh[:, None] / k[None]
        x = torch.min(r, 1. / r).min(2)[0]  # ratio metric
        best = x.max(1)[0]  # best_x
        aat = (x > 1. / thr).float().sum(1).mean()  # anchors above threshold
        bpr = (best > 1. / thr).float().mean()  # best possible recall
        return bpr, aat
 
    bpr, aat = metric(m.anchor_grid.clone().cpu().view(-1, 2))

其中：
bpr（best possible recall）
aat（anchors above threshold）
其中 bpr 参数就是判断是否需要重新计算锚定框的依据（是否小于 0.98）。

重新计算符合此数据集标注框的锚定框，是利用 kmean聚类方法实现的，代码在 /utils/autoanchor.py 文件中：

def kmean_anchors(dataset='./data/coco128.yaml', n=9, img_size=640, thr=4.0, gen=1000, verbose=True):
    """ Creates kmeans-evolved anchors from training dataset

        Arguments:
            dataset: path to data.yaml, or a loaded dataset
            n: number of anchors
            img_size: image size used for training
            thr: anchor-label wh ratio threshold hyperparameter hyp['anchor_t'] used for training, default=4.0
            gen: generations to evolve anchors using genetic algorithm
            verbose: print all results

        Return:
            k: kmeans evolved anchors

        Usage:
            from utils.autoanchor import *; _ = kmean_anchors()
    """
    from scipy.cluster.vq import kmeans

    npr = np.random
    thr = 1 / thr

    def metric(k, wh):  # compute metrics
        r = wh[:, None] / k[None]
        x = torch.min(r, 1 / r).min(2)[0]  # ratio metric
        # x = wh_iou(wh, torch.tensor(k))  # iou metric
        return x, x.max(1)[0]  # x, best_x

    def anchor_fitness(k):  # mutation fitness
        _, best = metric(torch.tensor(k, dtype=torch.float32), wh)
        return (best * (best > thr).float()).mean()  # fitness

    def print_results(k, verbose=True):
        k = k[np.argsort(k.prod(1))]  # sort small to large
        x, best = metric(k, wh0)
        bpr, aat = (best > thr).float().mean(), (x > thr).float().mean() * n  # best possible recall, anch > thr
        s = f'{PREFIX}thr={thr:.2f}: {bpr:.4f} best possible recall, {aat:.2f} anchors past thr\n' \
            f'{PREFIX}n={n}, img_size={img_size}, metric_all={x.mean():.3f}/{best.mean():.3f}-mean/best, ' \
            f'past_thr={x[x > thr].mean():.3f}-mean: '
        for x in k:
            s += '%i,%i, ' % (round(x[0]), round(x[1]))
        if verbose:
            LOGGER.info(s[:-2])
        return k

    if isinstance(dataset, str):  # *.yaml file
        with open(dataset, errors='ignore') as f:
            data_dict = yaml.safe_load(f)  # model dict
        from utils.dataloaders import LoadImagesAndLabels
        dataset = LoadImagesAndLabels(data_dict['train'], augment=True, rect=True)

    # Get label wh
    shapes = img_size * dataset.shapes / dataset.shapes.max(1, keepdims=True)
    wh0 = np.concatenate([l[:, 3:5] * s for s, l in zip(shapes, dataset.labels)])  # wh

    # Filter
    i = (wh0 < 3.0).any(1).sum()
    if i:
        LOGGER.info(f'{PREFIX}WARNING: Extremely small objects found: {i} of {len(wh0)} labels are < 3 pixels in size')
    wh = wh0[(wh0 >= 2.0).any(1)]  # filter > 2 pixels
    # wh = wh * (npr.rand(wh.shape[0], 1) * 0.9 + 0.1)  # multiply by random scale 0-1

    # Kmeans init
    try:
        LOGGER.info(f'{PREFIX}Running kmeans for {n} anchors on {len(wh)} points...')
        assert n <= len(wh)  # apply overdetermined constraint
        s = wh.std(0)  # sigmas for whitening
        k = kmeans(wh / s, n, iter=30)[0] * s  # points
        assert n == len(k)  # kmeans may return fewer points than requested if wh is insufficient or too similar
    except Exception:
        LOGGER.warning(f'{PREFIX}WARNING: switching strategies from kmeans to random init')
        k = np.sort(npr.rand(n * 2)).reshape(n, 2) * img_size  # random init
    wh, wh0 = (torch.tensor(x, dtype=torch.float32) for x in (wh, wh0))
    k = print_results(k, verbose=False)

    # Plot
    # k, d = [None] * 20, [None] * 20
    # for i in tqdm(range(1, 21)):
    #     k[i-1], d[i-1] = kmeans(wh / s, i)  # points, mean distance
    # fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(14, 7), tight_layout=True)
    # ax = ax.ravel()
    # ax[0].plot(np.arange(1, 21), np.array(d) ** 2, marker='.')
    # fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(14, 7))  # plot wh
    # ax[0].hist(wh[wh[:, 0]<100, 0],400)
    # ax[1].hist(wh[wh[:, 1]<100, 1],400)
    # fig.savefig('wh.png', dpi=200)

    # Evolve
    f, sh, mp, s = anchor_fitness(k), k.shape, 0.9, 0.1  # fitness, generations, mutation prob, sigma
    pbar = tqdm(range(gen), bar_format='{l_bar}{bar:10}{r_bar}{bar:-10b}')  # progress bar
    for _ in pbar:
        v = np.ones(sh)
        while (v == 1).all():  # mutate until a change occurs (prevent duplicates)
            v = ((npr.random(sh) < mp) * random.random() * npr.randn(*sh) * s + 1).clip(0.3, 3.0)
        kg = (k.copy() * v).clip(min=2.0)
        fg = anchor_fitness(kg)
        if fg > f:
            f, k = fg, kg.copy()
            pbar.desc = f'{PREFIX}Evolving anchors with Genetic Algorithm: fitness = {f:.4f}'
            if verbose:
                print_results(k, verbose)

    return print_results(k)

对 kmean_anchors()函数中的参数做一下简单解释（代码中已经有了英文注释）：

path：包含数据集文件路径等相关信息的 yaml 文件（比如 coco128.yaml），或者数据集张量（yolov5 自动计算锚定框时就是用的这种方式，先把数据集标签信息读取再处理） n：锚定框的数量，即有几组；默认值是9

img_size：图像尺寸。计算数据集样本标签框的宽高比时，是需要缩放到 img_size 大小后再计算的；默认值是640

thr：数据集中标注框宽高比最大阈值，默认是使用超参文件 hyp.scratch.yaml 中的 “anchor_t”参数值；默认值是4.0；自动计算时，会自动根据你所使用的数据集，来计算合适的阈值。 gen：kmean聚类算法迭代次数，默认值是1000

verbose：是否打印输出所有计算结果，默认值是true

如果你不想自动计算锚定框，可以在 train.py 中设置参数即可：

parser.add_argument('--noautoanchor', action='store_true', help='disable autoanchor check')

3. 训练前手动计算anchor

1. 修改./data/xxx.yaml文件：将训练数据路径设为绝对路径
数据集下需包含.cache文件：
1. 调用kmeans算法计算anchor：

from utils.autoanchor import *

config="../data/xxx.yaml"

_=kmean_anchors(config)

输出如下：
（20）目标检测算法之YOLOv5计算预选框、详解anchor计算

将最后计算得出的值按顺序修改至模型配置文件./model/xxx.yaml中，重新训练即可：

4. 检测模块

接下来就是anchor在模型中的应用了。这就涉及到了yolo系列目标框回归的过程了。yolov5中的detect模块沿用了v3检测方式，这里就用这种方式来阐述了。
1. 检测到的不是框，是偏移量： tx,ty指的是针对所在grid的左上角坐标的偏移量， tw,th指的是相对于anchor的宽高的偏移量，通过如下图的计算方式，得到bx,by,bw,bh就是最终的检测结果。
1. 前面经过backbone，neck, head是panet的三个分支，可见特征图size不同，每个特征图分了13个网格，同一尺度的特征图对应了3个anchor，检测了[c,x,y,w,h]和num_class个的one-hot类别标签。3个尺度的特征图，总共就有9个anchor。