amdegroot/ssd.pytorch 代码来源
一. vgg基础网络
网络backbone为vgg，构建vgg网络的代码如下：输入与vgg的各卷积层的通道数是否池化的参数cfg、输入图像通道数I、
最后的conv6和conv7对应于上图中conv6和conv7两个19*19*1024的特征图，其中conv7用于预测
不得不说这个代码写的真棒
CFG=[ 64，64，' m '、128，128，' m '、256，256，256，' c '、512，512，' m '，
512、512、512]
defvgg(CFG，I，batch_norm=False ) :
layers=[]
in_channels=i
for v in cfg:
if v=='M':
layers=[ nn.max pool 2d (kernel _ size=2，stride=2) ]
elif v=='C':
layers=[ nn.max pool 2d (kernel _ size=2，stride=2，ceil_mode=True ) ]
else:
conv2d=nn.conv2d(in_channels，v，kernel_size=3，padding=1) ) ) ) ) ) ) ) )。
if batch_norm:
layers =[conv2d，nn.batchnorm2d(v，nn.relu(inplace=true ) ]
else:
layers =[conv2d，nn.Relu(inplace=true ) ]
in_channels=v
pool5=nn.max pool 2d (kernel _ size=3，stride=1，padding=1) ) ) ) )。
con V6=nn.conv 2d (512，1024，kernel_size=3，padding=6，dilation=6) ) ) ) ) ) )。
con V7=nn.conv 2d (1024，1024，kernel_size=1) ) ) ) ) ) ) 65
layers =[pool5，conv6，
nn.relu(inplace=true )，conv7，nn.relu(inplace=true ) ]
返回层
二.额外的卷积层
SSD在基础vgg网络后面增加了额外的卷积层，通过这些卷积层得到的性能图逐步减少，如图1中的19 * 19、10 * 10、5 * 5、3 * 3和1*1，
通过在这些层进行预测可以得到多尺度的效果。 构建代码如下所示。 由于在以往的vgg函数中构建了Conv6和Conv7这两层，
此处的输入是通过Conv7获得的19*19*1024的功能图。 cfg是构筑卷积层的沟道数，s表示该层需要stride=2
cfg=[256，' s '，512，128，' s '，256，128，256，128，256 ]
efadd_extras(CFG，I，batch_norm=False ) :
# extralayersaddedtovggforfeaturescaling
# 1*1和3*3的卷积交替
layers=[]
in_channels=i
flag=False
for k，vinenumerate(CFG ) :
if in_channels！='S':
if v=='S':
Layers=[nn.conv2d(in_channels，cfg[k 1]，
kernel _ size=(1，3 ) [flag]，stride=2，padding=1
else:
Layers=[nn.conv2d(in_channels，v，kernel _ size=(1，3 ) [flag]
flag=not flag
in_channels=v
返回层
三. multibox层
该层是分类和位置回归层，与对应
图一中的classifier。loc_layers由6个输出维度为default_box_num * 4的3*3卷积层组成，conf_layers由6个输出维度为default_box_num * class_num的3*3卷积层组成
cfg = [4, 6, 6, 6, 4, 4] #每个预测层的default box个数
def multibox(vgg, extra_layers, cfg, num_classes):
loc_layers = [] #分别对loc回归层和conf预测层创建两个list
conf_layers = []
#vgg的layer中索引为21和-2的卷积输出的feature map对应是38*38*512和19*19*1024的预测层
vgg_source = [21, -2]
for k, v in enumerate(vgg_source):
loc_layers += [nn.Conv2d(vgg[v].out_channels,
cfg[k] * 4, kernel_size=3, padding=1)]
conf_layers += [nn.Conv2d(vgg[v].out_channels,
cfg[k] * num_classes, kernel_size=3, padding=1)]
for k, v in enumerate(extra_layers[1::2], 2):
#k从2开始
#在extra_layers的list中每个2个索引取一次，即取3*3conv层
loc_layers += [nn.Conv2d(v.out_channels, cfg[k]
* 4, kernel_size=3, padding=1)]
conf_layers += [nn.Conv2d(v.out_channels, cfg[k]
* num_classes, kernel_size=3, padding=1)]
return vgg, extra_layers, (loc_layers, conf_layers)
四、default_box的生成
这一部分的代码在prior_box.py文件中的PriorBox类中。
对每一张特征图，按照不同的scale和ratio生成k个default boxes
def forward(self):
"""
测试中参数如下
feature_maps: <class 'list'>: [38, 19, 10, 5, 3, 1]
steps: <class 'list'>: [8, 16, 32, 64, 100, 300]
min_size: <class 'list'>: [30, 60, 111, 162, 213, 264]
max_size: <class 'list'>: [60, 111, 162, 213, 264, 315]
aspect_ratios: <class 'list'>: [[2], [2, 3], [2, 3], [2, 3], [2], [2]]
"""
mean = []
#遍历6个特征图
for k, f in enumerate(self.feature_maps):
#遍历特征图中每一个点
for i, j in product(range(f), repeat=2):
f_k = self.image_size / self.steps[k] #特征图一个点对应原图大小
# unit center x,y
#计算这一点上默认框的中心，如上边默认框中心设定的公式，将每一个点归一化
cx = (j + 0.5) / f_k
cy = (i + 0.5) / f_k
# aspect_ratio: 1，长宽比为1，用min_size作边长的默认框
# rel size: min_size
s_k = self.min_sizes[k]/self.image_size
mean += [cx, cy, s_k, s_k]
# aspect_ratio: 1，长宽比为1时额外添加一个尺度
# rel size: 计算公式sqrt(s_k * s_(k+1))，s_k+1等于这一层的max_size
s_k_prime = sqrt(s_k * (self.max_sizes[k]/self.image_size))
mean += [cx, cy, s_k_prime, s_k_prime]
# rest of aspect ratios，计算其他长宽比的默认框，w和h分别按照公式
for ar in self.aspect_ratios[k]:
mean += [cx, cy, s_k*sqrt(ar), s_k/sqrt(ar)]
mean += [cx, cy, s_k/sqrt(ar), s_k*sqrt(ar)]
# back to torch land，output是(8732,4)的Tensor
output = torch.Tensor(mean).view(-1, 4)
if self.clip:
output.clamp_(max=1, min=0) #控制output的范围在[0,1]
return output