ultralytics-YOLOv11的目标检测解析

1. Python的调用

from ultralytics import YOLO
import os
def detect_predict():
    model = YOLO('../weights/yolo11n.pt')
    print(model)
    results = model('../ultralytics/assets/bus.jpg')
    if not os.path.exists(results[0].save_dir):
        os.makedirs(results[0].save_dir)
    for result in results:
        filename = result.path.split("\\")[-1]
        filedir = result.save_dir + "\\" + filename
        result.save(filedir)

运行结果：

模型训练，基于coco8数据：

from ultralytics import YOLO
def detect_train():
    model = YOLO("yolo11l.pt")  # Load a model
    train_results = model.train(   # Train the model
        data="coco8.yaml",  # path to dataset YAML
        epochs=100,  # number of training epochs
        imgsz=640,  # training image size
        device="0",  # device to run on, i.e. device=0 or device=0,1,2,3 or device=cpu
    )
    metrics = model.val()  # Evaluate model performance on the validation set
    results = model("../ultralytics/assets/bus.jpg")  # Perform object detection on an image
    results[0].show()
    # Export the model to ONNX format
    path = model.export(format="onnx")  # return path to exported model

2. 网络结构图

图2-1 yolo11-detection网络结构图

其中depth参数控制C3k2，即C3k2_X中，X*depth.

3. 损失函数

3.1 损失函数的定位

ultralytics中损失函数定位：ultralytics.engine.train()-->ultralytics.engine.trainer.train()--> ultralytics.engine.trainer._do_train()，其中以下为调用损失位置：

即模型的前向推理过程触发损失函数计算。同debug到该处，获取模型名称如下：

DetectionModel类中的函数如下：

其中DetectionModel函数继承自BaseModel，损失调用如下

经debug调用self.loss函数，其中ultralytics.utls.loss.v8DetectionLoss函数是具体损失计算位置

self.criterion(preds, batch)形式调用，即v8DetectionLoss类中的__call__函数，具体如下

3.2 损失函数具体分析

(1) 前向推理与anchor构造

前向处理分成三个尺度： ，其中B表示batch_size，

。通过debug模式三个尺度生成的list如下：

需要把三个尺度分成预测类别(80个类别)和检测框，其中 ，具体如下：

以三个尺度构造anchor，其中以每个方格中心点作为anchor_point，三个尺度总共有8400个anchor_point，如图3-1所示。通过debug获取全部anchor_points与anchor_points对应的stride_tensor，如下：

图3-1 anchor_point的构造

(2) GT目标框与预测框构建

GT目标框的构建，包括batch_idx，cls，bboxes，得到 ，其中n表示batch中的标注的目标框数量，6=1+4+1。

self.preprocess函数的作用是输出 ，构建B个 的矩阵，其中 表示B个图像中标注框最大的数量，不足最大数量的行设置为全0，5表示cls+bbox

预测框的构建主要是函数bbox_decode，即对前向推理的pred_distri根据anchor_points对pred_distri做解码操作。解码时，pred_distri由 变为 ，具体是16个预测值做softmax后与[0,1,2,...,15]做矩阵乘法，如下

然后pred_dist得到的是左上角、右下角距离每个anchor_point中心点的距离，通过dist2bbox转换为xyxy形式的坐标，如下所示。anchor_points为中心点的坐标，最后得到预测bboxes。

(3) 任务分配器

任务分配器即ultralytics.utils.tal.TaskAlignedAssigner类，主要实现以该类的forward函数。其中主要的函数为get_pos_mask、select_highest_overlaps、get_targets。

get_pos_mask：获取anchor预测真实框的mask

def get_pos_mask(self, pd_scores, pd_bboxes, gt_labels, gt_bboxes, anc_points, mask_gt):
    """Get in_gts mask, (b, max_num_obj, h*w)."""
    mask_in_gts = self.select_candidates_in_gts(anc_points, gt_bboxes)  # mask_in_gts:4x7x8400
    # Get anchor_align metric, (b, max_num_obj, h*w)
    align_metric, overlaps = self.get_box_metrics(pd_scores, pd_bboxes, gt_labels, gt_bboxes, mask_in_gts * mask_gt)
    # Get topk_metric mask, (b, max_num_obj, h*w)
    mask_topk = self.select_topk_candidates(align_metric, topk_mask=mask_gt.expand(-1, -1, self.topk).bool())
    # Merge all mask to a final mask, (b, max_num_obj, h*w)
    mask_pos = mask_topk * mask_in_gts * mask_gt
    return mask_pos, align_metric, overlaps

select_candidates_in_gts函数的主要作用是根据真实框lr、br距离anchor_point的距离筛选anchor_points。其中筛选的条件是四个距离值大于1e-9，如图3-2所示。该函数输出如下：

其中mask_in_gts表示0或1的矩阵。

图3-2 有效anchor_point的筛选

get_box_metrics主要是计算预测框与一个batch的GT框的CIOU，以及一个batch的GT类别位置处预测score，通过这两个计算得到align_metric。其中该函数的mask_gt的计算由select_candidates_in_gts获取的mask_in_gts与一个batch的mask_gt相乘得到，mask_in_gts： ，mask_gt： 。然后得到新的mask_gt： ，如下所示，后续的score与box框的筛选都通过新mask_gt获取。

构造batch_idx与cls_idx，如下

根据构造的idx从pd_scores中获取mask_gt相应位置值，然后赋值给bbox_scores，mask_gt的其余部分为0，如下

分别扩展pd_bboxes、gt_bboxes，使其两则维度相同，然后通过新mask_gt筛选预测框与真实框，通过CIOU计算overlaps，如下

最后计算align_metric，计算公式如下

alpha=0.5，beta=6.0。

select_topk_candidates由align_metric筛选top10候选mask_topk。其中该函数的输入topk_mask由mask_gt： 复制topk中的k=10份得到topk_mask： 。筛选align_metric中top10的值与idx，如下

其中topk_idxs的值域为[0,8400)，topk_metrics，topk_idxs，topk_mask尺寸都为 。返回mask_topk的尺寸为

最后merge所有的mask返回为mask_pos，其中mask_topk、mask_in_gts大小为 ，mask_gt大小为 ，具体代码如下

select_highest_overlaps ：当一个anchor 分配多个检测框时，选择overlap 最大的

def select_highest_overlaps(mask_pos, overlaps, n_max_boxes):
    """Select anchor boxes with highest IoU when assigned to multiple ground truths."""
    # Convert (b, n_max_boxes, h*w) -> (b, h*w)
    fg_mask = mask_pos.sum(-2)
    if fg_mask.max() > 1:  # one anchor is assigned to multiple gt_bboxes
        mask_multi_gts = (fg_mask.unsqueeze(1) > 1).expand(-1, n_max_boxes, -1)  # (b, n_max_boxes, h*w)
        max_overlaps_idx = overlaps.argmax(1)  # (b, h*w)
        is_max_overlaps = torch.zeros(mask_pos.shape, dtype=mask_pos.dtype, device=mask_pos.device)
        is_max_overlaps.scatter_(1, max_overlaps_idx.unsqueeze(1), 1)
        mask_pos = torch.where(mask_multi_gts, is_max_overlaps, mask_pos).float()  # (b, n_max_boxes, h*w)
        fg_mask = mask_pos.sum(-2)
    # Find each grid serve which gt(index)
    target_gt_idx = mask_pos.argmax(-2)  # (b, h*w)
    return target_gt_idx, fg_mask, mask_pos

mask_pos： ，overlap： ，mask_multi_gts获取一个anchor预测多个gt框的位置，max_overlaps_idx每个anchor中overlap值最大的位置获取，通过torch.where更新mask_pos，即一个anchor分配多个框时，选择overlap最大GT，分配到该anchor上。最后返回fg_mask(anchor中分配GT框的mask)、target_gt_idx(anchor中分配GT框的idx)、

尺寸大小的mask_pos。

get_targets ：

def get_targets(self, gt_labels, gt_bboxes, target_gt_idx, fg_mask):
    # Assigned target labels, (b, 1)
    batch_ind = torch.arange(end=self.bs, dtype=torch.int64, device=gt_labels.device)[..., None]
    target_gt_idx = target_gt_idx + batch_ind * self.n_max_boxes  # (b, h*w)
    target_labels = gt_labels.long().flatten()[target_gt_idx]  # (b, h*w)  # 获取anchor分配GT框的类别
    # Assigned target boxes, (b, max_num_obj, 4) -> (b, h*w, 4)
    target_bboxes = gt_bboxes.view(-1, gt_bboxes.shape[-1])[target_gt_idx]  # 获取anchor分配GT框的坐标bbox
    # Assigned target scores
    target_labels.clamp_(0)
    # 10x faster than F.one_hot()
    target_scores = torch.zeros(
        (target_labels.shape[0], target_labels.shape[1], self.num_classes),
        dtype=torch.int64,
        device=target_labels.device,
    )  # (b, h*w, 80)
    target_scores.scatter_(2, target_labels.unsqueeze(-1), 1)
    fg_scores_mask = fg_mask[:, :, None].repeat(1, 1, self.num_classes)  # (b, h*w, 80)
    target_scores = torch.where(fg_scores_mask > 0, target_scores, 0)  # 通过fg_scores_mask限制target_scores
    return target_labels, target_bboxes, target_scores

target_gt_idx是[0，n_max_boxes-1]的值，更新索引值，不同batch_idx索引唯一，如下

构造one-hot的target_scores，每个anchor都是one-hot，长度为80，如下

最后返回 的target_labels， 的target_bboxes， 大小one-hot的target_scores。

任务分配器最后步骤是做归一化处理，如下所示。

# Normalize
align_metric *= mask_pos
pos_align_metrics = align_metric.amax(dim=-1, keepdim=True)  # b, max_num_obj
pos_overlaps = (overlaps * mask_pos).amax(dim=-1, keepdim=True)  # b, max_num_obj
# align_metric/pos_align_metrics值域[0,1]，尺寸为b, max_num_obj, 8400
norm_align_metric = (align_metric * pos_overlaps / (pos_align_metrics + self.eps)).amax(-2).unsqueeze(-1) #b,8400,1
target_scores = target_scores * norm_align_metric  # [b,8400,80] * [b,8400,1]

最终TaskAlignedAssigner返回五个参数，如下

(4) 损失计算

Cls loss通过BCE计算，pred_scores与target_scores的尺寸为 ，其中BCE的计算公式如下：

Box loss计算loss_iou与loss_dfl，具体的计算如下

# Bbox loss
if fg_mask.sum():
    target_bboxes /= stride_tensor  # [b,8400,4] / [8400,1]
    loss[0], loss[2] = self.bbox_loss(  # 计算loss_iou, loss_dfl
        pred_distri, pred_bboxes, anchor_points, target_bboxes, target_scores, target_scores_sum, fg_mask
    )
loss[0] *= self.hyp.box  # box gain = 7.5
loss[1] *= self.hyp.cls  # cls gain = 0.5
loss[2] *= self.hyp.dfl  # dfl gain = 1.5
return loss.sum() * batch_size, loss.detach()  # loss(box, cls, dfl)

bbox_loss中的计算代码如下，其中包括loss_iou与loss_dfl两部分。

weight = target_scores.sum(-1)[fg_mask].unsqueeze(-1)  # 计算权重，target_scores:b,8400,80, fg_mask:b,8400
iou = bbox_iou(pred_bboxes[fg_mask], target_bboxes[fg_mask], xywh=False, CIoU=True)  # 在fg_mask下，计算真实框与预测框CIoU
loss_iou = ((1.0 - iou) * weight).sum() / target_scores_sum  # iou损失计算

# DFL loss
if self.dfl_loss:
    target_ltrb = bbox2dist(anchor_points, target_bboxes, self.dfl_loss.reg_max - 1)  # box转换成距中心点距离
# pred_dist[fg_mask]:210x64-->840x16
    loss_dfl = self.dfl_loss(pred_dist[fg_mask].view(-1, self.dfl_loss.reg_max), target_ltrb[fg_mask]) * weight
    loss_dfl = loss_dfl.sum() / target_scores_sum  # 与iou损失一样，除以target_scores_sum
else:
    loss_dfl = torch.tensor(0.0).to(pred_dist.device)

return loss_iou, loss_dfl

然后DFLoss如下，主要是对预测距离与真实距离做交叉熵，并加权平均计算值。其中左右权重的计算遵循距离值越大，权重就越小的原则。

target = target.clamp_(0, self.reg_max - 1 - 0.01)  # n, 4
tl = target.long()  # target left 真实框向左取整
tr = tl + 1  # target right  真实框向右取整
wl = tr - target  # weight left  向右取整-目标得到左边的权重
wr = 1 - wl  # weight right  向左取整-目标得到右边的权重
return (  # 左右预测距离与真实距离做交叉熵计算，并乘以权重
    F.cross_entropy(pred_dist, tl.view(-1), reduction="none").view(tl.shape) * wl
    + F.cross_entropy(pred_dist, tr.view(-1), reduction="none").view(tl.shape) * wr
).mean(-1, keepdim=True)