YOLO：you only look once中参数和函数说明 1、画出的Box：为包围物体的ground truth。 2、lable标签 ： x y w h,(x,y)是box的位置，w,h是为box的宽度和高度是图片的宽度，高度的比值。在生成的lable中是这样的
第一列是类别信息，0、1、2表示你的三个类别，第二列和第三列是x、y的坐标，第四和五列就是上述的w，h.
3、训练时候利用如下命令：
./darknet detector train ./cfg/voc.data cfg/tiny-yolo-voc.cfg
darknet 是Gcc makefile的可执行文件，进入darknet.c 的主函数
可以看到检测到上述命令行的地一个参数是detector
进入detector.c
命令行的第二个参数是train,于是执行高亮语句，train_detector,接下来我们看一下 train_detector的定义，在截图文件的上部分。
第三个参数是VOC_DATA
第一行是类别的个数，第二和第三行是训练和验证集的文本位置，文本中包含了图片路径和名字，
/home/***/darknet/scripts/VOCdevkit/VOC2017/JPEGImages/0006.png
/home/***/darknet/scripts/VOCdevkit/VOC2017/JPEGImages/0007.png
/home/***/darknet/scripts/VOCdevkit/VOC2017/JPEGImages/0008.png
voc.names中是三类物品的名字
backup保存训练时候的权重，
if(i%1000==0 || (i < 1000 && i%100 == 0)){
#ifdef GPU
if(ngpus != 1) sync_nets(nets, ngpus, 0);
#endif
char buff[256];
sprintf(buff, "%s/%s_%d.weights", backup_directory, base, i);
save_weights(net, buff);
}
每一百次和最后会保存一次权重的值。保存在backup中。
在yolo_voc.cfg中定义了网络的参数和网络的结构
[net]
batch=64
subdivisions=8//表示加载一次数据v可以训练几次
height=416 //图像缩放后的大小
width=416
channels=3//彩色图像
momentum=0.9
decay=0.0005
angle=0
saturation = 1.5
exposure = 1.5
hue=.1
learning_rate=0.0001
max_batches = 32000//最大训练次数
policy=steps
steps=100,20000，30000
scales=10,.1,.1
中间的网络结构不列出了，看最后一个卷积层
[convolutional]
batch_normalize=1
size=3
stride=1
pad=1
filters=1024 //卷积核的个数
activation=leaky//leaky激活函数，大于0的为x,小于0的为0
[convolutional]
size=1
stride=1
pad=1
filters=40//用3类训练，所以5*（3+4+1）
activation=linear
[region]
anchors = 1.08,1.19, 3.42,4.41, 6.63,11.38, 9.42,5.11, 16.62,10.52
bias_match=1
classes=3//类别数
coords=4
num=5
softmax=1
jitter=.2
rescore=1
下文参考博客：http://blog.csdn.net/u014540717/article/details/53667416
如何把图像分为7*7个网格，每个网格推荐两个框是什么意思，
我们来看一下
truth_index
是怎么定义的：
int truth_index = (b*locations + i)*(+l.coords+l.classes);
这里参数意义如下：
locations：7*7
b ：batch size的索引
i ：locations的索引
1 ：置信度
l.coords ：值为４，分别表示x,y,w,h
l.classes : 20
然后在下面我们可以看到如下代码段
//l.n就是一个网格要推荐几个框，论文中l.n=2
for(j = ; j < l.n; ++j){
int box_index = index + locations*(l.classes + l.n) + (i*l.n + j) * l.coords;
box out = float_to_box(l.output + box_index);
out.x /= l.side;
out.y /= l.side;
if (l.sqrt){
out.w = out.w*out.w;
out.h = out.h*out.h;
}
//计算iou的值
float iou = box_iou(out, truth);
//iou = 0;
//计算均方根误差（root-mean-square error）
float rmse = box_rmse(out, truth);
//选出iou最大或者均方根误差最小的那个框作为最后预测框～
if(best_iou > || iou > ){
if(iou > best_iou){
best_iou = iou;
best_index = j;
}
}else{
if(rmse < best_rmse){
best_rmse = rmse;
best_index = j;
}
}
}
上述代码中最重要的是
box_iou(out, truth);
这句代码，这句代码是要计算你输出的框和真实框的IOU，truth的定义如下：
box truth = float_to_box(state.truth + truth_index + + l.classes);
从定义我们可以得到，真实框的坐标来自state.truth，我们来追本溯源
state.truth最初是在network.c中赋值的
//network.c
state.truth = y
y又从哪里来呢？最初的y是从
load_data_in_thread(args);
这个函数中获得的，我们来剖析下该函数
//data.c
pthread_t load_data_in_thread(load_args args)
{
pthread_t thread;
struct load_args *ptr = calloc(, sizeof(struct load_args));
*ptr = args;
//调用load_thread这个函数
if(pthread_create(&thread, , load_thread, ptr)) error("Thread creation failed");
return thread;
}
//data.c
void *load_thread(void *ptr)
{
//printf("Loading data: %d\n", rand());
load_args a = *(struct load_args*)ptr;
if(a.exposure == ) a.exposure = ;
if(a.saturation == ) a.saturation = ;
if(a.aspect == ) a.aspect = ;
if (a.type == OLD_CLASSIFICATION_DATA){
*a.d = load_data_old(a.paths, a.n, a.m, a.labels, a.classes, a.w, a.h);
} else if (a.type == CLASSIFICATION_DATA){
*a.d = load_data_augment(a.paths, a.n, a.m, a.labels, a.classes, a.hierarchy, a.min, a.max, a.size, a.angle, a.aspect, a.hue, a.saturation, a.exposure);
} else if (a.type == SUPER_DATA){
*a.d = load_data_super(a.paths, a.n, a.m, a.w, a.h, a.scale);
} else if (a.type == WRITING_DATA){
*a.d = load_data_writing(a.paths, a.n, a.m, a.w, a.h, a.out_w, a.out_h);
} else if (a.type == REGION_DATA){
//因为a.type == REGION_DATA，所以调用这个函数，我们继续追～
*a.d = load_data_region(a.n, a.paths, a.m, a.w, a.h, a.num_boxes, a.classes, a.jitter, a.hue, a.saturation, a.exposure);
.
.
//data.c
data load_data_region(int n, char **paths, int m, int w, int h, int size, int classes, float jitter, float hue, float saturation, float exposure)
{
char **random_paths = get_random_paths(paths, n, m);
int i;
data d = {};
d.shallow = ;
//n就是batch size啦
d.X.rows = n;
//给X（也就是图像数据）分配内存
d.X.vals = calloc(d.X.rows, sizeof(float*));
d.X.cols = h*w*;
int k = size*size*(+classes);
//终于找到你啦~\(≧▽≦)/~。这里先给y分配了内存，注意一共分配了n*k个float类型的内存块，为什么分配这么多呢？慢慢往下看～
d.y = make_matrix(n, k);
for(i = ; i < n; ++i){
//读取图像
image orig = load_image_color(random_paths[i], , );
int oh = orig.h;
int ow = orig.w;
//这里jitter=0.2(cfg文件中有写)，这就是所谓的抖动了，其实就是crop（数据增广的一种）
//剪掉的不能太多，这里设置图像的左边和右边最多剪掉dw（整幅图像宽度的1/5），上边和下边最多剪掉dh（整幅图像高度的1/5）
int dw = (ow*jitter);
int dh = (oh*jitter);
//rand_uniform生成(-dw, dw)的一个随机数
int pleft = rand_uniform(-dw, dw);
int pright = rand_uniform(-dw, dw);
int ptop = rand_uniform(-dh, dh);
int pbot = rand_uniform(-dh, dh);
//swidth是图像剪完后的宽度，sheight是图像剪完后的高度
int swidth = ow - pleft - pright;
int sheight = oh - ptop - pbot;
//sx是图像剪完后宽度和原始图像的宽度比，同理sy
float sx = (float)swidth / ow;
float sy = (float)sheight / oh;
//设置图像随机翻转
int flip = rand()%;
//开始剪切图像，咔咔咔，具体代码不看了，很简单～
image cropped = crop_image(orig, pleft, ptop, swidth, sheight);
//dx=pleft/swidth，dy=ptop/sheight
float dx = ((float)pleft/ow)/sx;
float dy = ((float)ptop /oh)/sy;
//都剪完了，当然要把图像重新resize到448*448（论文中说了，输入图像是448*448）
image sized = resize_image(cropped, w, h);
//翻转图像～
if(flip) flip_image(sized);
//图像随机排序
random_distort_image(sized, hue, saturation, exposure);
//最终d.X.vals[]存储的就是要输入的数据啦，准备好X了，我们去准备下y
d.X.vals[i] = sized.data;
//开始追y，追追追～
fill_truth_region(random_paths[i], d.y.vals[i], classes, size, flip, dx, dy, /sx, /sy);
//data.c
void fill_truth_region(char *path, float *truth, int classes, int num_boxes, int flip, float dx, float dy, float sx, float sy)
{
char labelpath[];
//有人一直不知道labels怎么来的，说源码都没设置labels的路径啊，怎么读的labels啊，那不是成了无监督学习？其实源码只是没直接设置labels的路径而已，把images替换为labels，在把.jpg替换为.txt，labels的路径就有了～
find_replace(path, "images", "labels", labelpath);
find_replace(labelpath, "JPEGImages", "labels", labelpath);
find_replace(labelpath, ".jpg", ".txt", labelpath);
find_replace(labelpath, ".png", ".txt", labelpath);
find_replace(labelpath, ".JPG", ".txt", labelpath);
find_replace(labelpath, ".JPEG", ".txt", labelpath);
int count = ;
//从.txt中读取labels值，count记录框的个数
box_label *boxes = read_boxes(labelpath, &count);
//把框随机排序～
randomize_boxes(boxes, count);
//因为图像已经被修剪了，所以框的坐标也要改一改，correct_boxes函数就是把框在原始图像下的坐标转到修剪后图像下的坐标
correct_boxes(boxes, count, dx, dy, sx, sy, flip);
float x,y,w,h;
int id;
int i;
for (i = ; i < count; ++i) {
x = boxes[i].x;
y = boxes[i].y;
w = boxes[i].w;
h = boxes[i].h;
id = boxes[i].id;
//修剪后，太小的框就不作为正样本了
if (w < || h < ) continue;
//这里x的值为0~1之间（不一定能取到0和1，因为图像被修剪过了，坐标的范围也变了），num_boxes=7，所以col和row都是0~6之间的整数
int col = (int)(x*num_boxes);
int row = (int)(y*num_boxes);
//x和y又被打回原型，又变成0~1之间的数了
x = x*num_boxes - col;
y = y*num_boxes - row;
//index就懂了吧，一共7*7个网格，每个网格的索引是0~6
int index = (col+row*num_boxes)*(+classes);
if (truth[index]) continue;
//如果第i个框落在这个网格里，就把相应的置信度赋1
truth[index++] = ;
//然后看标签id是几，就把对应的类别处赋值为1
if (id < classes) truth[index+id] = ;
index += classes;
//再赋值框的x,y,w,h到truth
truth[index++] = x;
truth[index++] = y;
truth[index++] = w;
truth[index++] = h;
}
free(boxes);
}
y值追完了，我们再回过头来看
float iou = box_iou(out, truth)
out（每个网格一共l.n个out，论文中l.n=2）就是网络回归出来的值，然后把out的值和truth中的值对应比较，计算出iou，然后从
l.n
个iou中挑出iou最高的一个，作为最后的预测框，说白了就是：只有该框会对loss function产生影响，其他框不产生影响
正在阅读yolo代码，理解有误的地方欢迎指正。随着后续的理解，笔记不断更新纠正。。。。。