YOLOV5边框回归

YOLOv5是一种目标检测算法，其中边框回归是其中的一个重要组成部分。边框回归的目的是预测目标的位置和大小。YOLOv5使用的边框回归方法是通过预测目标的中心点坐标和宽度高度来确定目标的位置和大小。同时，YOLOv5还使用了一些IoU推广的损失函数，如GIoU loss、DIoU loss和CIoU loss，来优化边框回归的效果。这些损失函数可以帮助模型更好地预测目标的位置和大小，从而提高检测的准确率。

相关问题

yolov5边框回归的原理

YOLOv5是一种目标检测算法，它通过框回归来实现目标的定位和检测。其原理如下：

1. 网络结构：YOLOv5采用了一种轻量级的网络结构，主要由卷积层、池化层和全连接层组成。网络的输入是一张图像，输出是一系列边界框和对应的类别概率。

2. 特征提取：YOLOv5首先通过卷积层和池化层对输入图像进行特征提取。这些层可以学习到图像的低级和高级特征，如边缘、纹理和语义信息。

3. 边框预测：在特征提取后，YOLOv5使用卷积层来预测边界框的位置和类别。每个边界框由4个坐标值表示，分别是左上角和右下角的x、y坐标。同时，每个边界框还会预测一个置信度，表示该边界框中是否包含目标物体。

4. 边框回归：YOLOv5通过边框回归来修正预测的边界框位置。具体来说，它会根据预测的边界框和真实的边界框之间的差异，计算出一些修正参数。然后，将这些参数应用到预测的边界框上，得到更准确的目标位置。

5. 非极大值抑制：由于YOLOv5在图像中的每个位置都会预测多个边界框，为了避免重复检测同一个目标，需要进行非极大值抑制。该过程会筛选出置信度最高的边界框，并消除与其高度重叠的其他边界框。

yolov5边界框回归

### YOLOv5 中边界框回归实现方法

在YOLOv5中，边界框回归通过预测目标物体的位置和大小来精确定位图像中的对象。具体来说，模型会预测每个候选区域内的边界框参数，这些参数用于描述边界框相对于预定义锚点（anchor box）的调整。

#### 预测偏移量与sigmoid函数的应用

对于每一个网格单元格，如果该位置存在目标，则需要计算其真实边界框相对应于网络输出特征图上的对应位置[^2]。为了确保预测出来的中心点仍然位于当前负责预测此ground truth box 的cell内部，采用了sigmoid 函数对tx 和 ty 进行变换：

\[ bx = σ(tx) + cx \]
\[ by = σ(ty) + cy \]

其中\( (cx, cy) \)表示grid cell 左上角坐标的归一化值；而 \( tx \), \( ty \) 则是从卷积层得到未经缩放的预测值。经过上述操作后可以保证最终获得的目标框中心坐标始终处于合理的范围之内[^4]。

#### 宽高比例预测

除了定位中心外，还需要估计宽度 w 和高度 h 。这里同样引入了指数运算以保持尺度不变性并防止负数出现:

\[ bw = pw * e^{tw} \]
\[ bh = ph * e^{th} \]

这里的pw/ph代表预先设定好的基础尺寸(anchor size)，即不同scale下的初始猜测；tw/th则是由神经网络产生的log-space scale factor ，用来微调原始的比例关系。

#### 损失函数优化

为了让模型更好地学习如何准确地拟合真实的边界框，在训练过程中通常会选择合适的损失度量方式。相较于传统的均方误差(MSE Loss)，DIoU loss 或者 CIoU loss 更加适合解决此类问题，因为它们不仅考虑到了两个矩形之间的重叠程度(IOU)，还额外加入了形状相似性和距离惩罚项等因素，从而提高了检测精度[^3]。

import torch.nn.functional as F

def diou_loss(pred_boxes, target_boxes):
    """
    计算 DIoU 损失
    
    参数:
        pred_boxes: 形状为[N, 4]的张量，包含预测边框(xmin,ymin,xmax,ymax)
        target_boxes: 同pred_boxes
        
    返回:
        平均每条记录对应的DIoU损失
    """

    # 获取边框四个顶点坐标
    b1_x1, b1_y1, b1_x2, b1_y2 = pred_boxes[:, 0], pred_boxes[:, 1], \
                                 pred_boxes[:, 2], pred_boxes[:, 3]
    b2_x1, b2_y1, b2_x2, b2_y2 = target_boxes[:, 0], target_boxes[:, 1], \
                                 target_boxes[:, 2], target_boxes[:, 3]

    # 计算交集面积
    inter_rect_x1 = torch.max(b1_x1, b2_x1)
    inter_rect_y1 = torch.max(b1_y1, b2_y1)
    inter_rect_x2 = torch.min(b1_x2, b2_x2)
    inter_rect_y2 = torch.min(b1_y2, b2_y2)

    inter_area = torch.clamp(inter_rect_x2 - inter_rect_x1 + 1e-16, min=0.) *\
                 torch.clamp(inter_rect_y2 - inter_rect_y1 + 1e-16, min=0.)

    # 计算各自边框面积以及总覆盖区域
    b1_area = (b1_x2 - b1_x1 + 1e-16) * (b1_y2 - b1_y1 + 1e-16)
    b2_area = (b2_x2 - b2_x1 + 1e-16) * (b2_y2 - b2_y1 + 1e-16)

    union_area = b1_area + b2_area - inter_area

    ious = inter_area / union_area

    # 外接最小矩形C
    enclose_left_up = torch.min(b1_x1, b2_x1).unsqueeze(-1), torch.min(b1_y1, b2_y1).unsqueeze(-1)
    enclose_right_down = torch.max(b1_x2, b2_x2).unsqueeze(-1), torch.max(b1_y2, b2_y2).unsqueeze(-1)

    c_w = enclose_right_down[0] - enclose_left_up[0]
    c_h = enclose_right_down[1] - enclose_left_up[1]

    outer_diagonal_line_square = c_w ** 2 + c_h ** 2

    center_distance_square = ((b1_x1 + b1_x2)/2 - (b2_x1 + b2_x2)/2)**2 + \
                             ((b1_y1 + b1_y2)/2 - (b2_y1 + b2_y2)/2)**2

    dious = ious - center_distance_square / outer_diagonal_line_square

    return 1 - dious.mean()