神经网络-Yolo1的损失函数

一、环境介绍

• 系统：win10

• 框架：pytorch

• 语言：python

二、原理介绍

文献¹

语法介绍

*.1 数组交叉比较

如下数组

box1 = torch.tensor([[1,1,2,2],[2,1,4,4]]).float() # size :[2,4]
box2 = torch.tensor([[1,2,3,3],[1,3,3,3]]).float() # size :[2,4]

如果需要把box1[0]、box1[1]和box2[0]、box2[1]分别进行比较大小怎处理？，输出是2x2

N = box1.size(0)
M = box2.size(0)

lt = torch.max(
    # 需要比较的box1[0]、box1[1]单独复制成2个
    box1[:,:2].unsqueeze(1).expand(N,M,2),  # [N,2] -> [N,1,2] -> [N,M,2]
    
    # 被比较的box2[0]、box2[1]整体复制2个
    # 这样就可以实现box1[0]、box1[0] 和 box2[0]、box2[1] 比较的效果
    # 注：因为python只能同纬度比较
    box2[:,:2].unsqueeze(0).expand(N,M,2),  # [M,2] -> [1,M,2] -> [N,M,2]
)

print(lt)

输出结果：

tensor([[[1., 2.],
         [1., 3.]],

        [[2., 2.],
         [2., 3.]]])  # size: [2,2]

参考文献

¹. 深刻解读YOLO V1（图解 ↩