YOLO v5中targets变量是在哪里初始化的

在YOLO v5中，`targets`变量是在`compute_loss`函数中初始化的。具体来说，它是通过解析`labels`和`model`的输出来计算的。`labels`是一个包含GT bounding boxes和类别标签的张量，而模型输出的是一个包含预测的bounding boxes和类别置信度的张量。然后，`targets`将被传递给`F.binary_cross_entropy_with_logits`函数，用于计算损失。下面是`compute_loss`函数的代码片段：

def compute_loss(pred, targets, model):
    # ...

    # Initialize the targets tensor
    targets = [torch.zeros(6, device=device) for _ in range(n)]

    # Iterate over each image
    for i in range(n):
        # Parse the labels and model output
        t, p = targets[i], pred[i]

        # ...

在这里，`targets`被初始化为一个长度为`n`的列表，其中每个元素都是一个形状为`(6,)`的、值为0的张量。`n`是当前批次中图像的数量。然后，对于每个图像，`t`和`p`都被赋值为`targets`和模型输出中相应的张量。