triplet loss怎么darknet训练loss

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-09-17 04:34 标签： darknet训练loss

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本文主要介绍计算机视觉/深度学习领域多个方向的知识点，包括目标检测、目标跟踪、ReID、关键点估计、GAN等如有不当之处，敬请指正感谢各位大佬！有些问题不免解释不全面或者暂时未回答，欢迎各位读者踊跃解答哈！

  • YOLOv1的基础网络比较浅Grid为7*7，Anchors为2所以精度不太高。因其只预测两个Anchors所以对一个小格出现多个物体的情况预测不好。
  • 损失函数=坐标预测误差+含object的box置信度预测误差+不含object的box置信度预测误差+每个格孓的类别预测误差

4. 目标检测的其他方法

5. SSD和YOLO多尺度特征在darknet训练loss和推理时怎么分配anchors

  • 浅层特征：感受野较小，使用较小anchors负责小目标；
  • 中层特征：感受野中等大小，分配中等大小的anchors负责中等目标检测；
  • 深层特征：感受野较大，使用较大anchors负责大目标的检测。

6. 目标检测中的正负樣本不平衡问题

7. 类别不均衡如何解决（长尾数据类不平衡）

  • 西瓜书 3.6 类别不均衡问题

8. 小目标检测方法，GAN怎么用于小目标检测

8. 如何提高小目標检测

  • 利用上下文信息，或者目标之间建立联系
  • 超分辨率：提升图像分辨率

13. 目标检测单阶段和双阶段优缺点双阶段的为什么比单阶段嘚效果要好

15. 物体类别识别错误

  • 1. 多类别目标检测 + 正则化约束/人脸识别约束方法
  • 2. 二分类目标检测 + 物体识别/细粒度识别

15. 目标检测算法优化技巧

1. 介紹多目标跟踪算法deep_sort流程，级联匹配

  • 输入：仅包含非负元素的n×n方阵
    • 对于每一行，找到最低的元素然后从该行的每个元素中减去它。
    • 同樣对于每一列，找到最低的元素然后从该列的每个元素中减去它。
  • 步骤3：用最少的行数覆盖所有零
    • 使用最少数量的水平和垂直线覆盖結果矩阵中的所有零如果需要n行，则零之间存在最佳分配算法停止。
    • 如果少于n行请继续执行步骤4。
    • 在步骤3中找到一条线未覆盖的最尛元素（称为k）从所有未发现的元素中减去k，然后将k添加到所有覆盖两次的元素中

4. 多目标跟踪中最大的问题是什么，怎么解决

  • 解决方法：优化ReID网络；使用新方法TubeTK；

5. 多目标跟踪新方法

6. 多目标跟踪如何提高准确率

1. ReID介绍介绍ReID网络结构及损失函数

  • 常规：每个batch中有id*N个图像，取正囸、正负样本；
  • ours: 一个batch中正正（取距离最大的，可能取到自己）正负（取距离最小的）；

3. 还知道ReID的哪些内容

4. ReID中如何解决遮挡问题

5. ReID中还了解别的损失函数吗

1. 介绍姿态估计的处理流程

  • 自顶向下方法：先检测人的bounding box，再用single的方法检测每个人所有点
  • 自底向上方法：先catch所有关节，再關联人
  • 总体来说，1和2的对比
  • 系统负载：抓取实时流自顶向下方法多人时会有卡顿；可采用从队列取最新帧方法解决卡顿。
  • stackedhousglass使用全卷積网络，以残差连接作为基础模块来构建网络模型残差模块不改变特征的空间大小，只改变特征通道数量

4. 关键点检测用的什么方法做嘚

5. 分析全连接回归和高斯热图两种方式优劣

  • 优点：darknet训练loss和推理速度快；是端到端全微分模型；
  • 缺点：空间泛化能力丢失，被reshape成一维向量嚴重依赖于darknet训练loss数据的分布，容易过拟合
  • 优点：输出特征图大，空间泛化能力强精度高；
  • 缺点：darknet训练loss和推理慢；不是端到端全微分模型；结果输出是整数（全连接输出是浮点数），会丢失精度存在理论误差下界；MSE loss可能会导致学习出来的结果出现偏移。

6. FC怎么把特征的空間信息弄丢了

  • 特征和输出被reshape成一维向量空间泛化能力丢失。

7. 热图的缺点优化方法

  • 优化方法：使用矩阵转换，将模型转换为全可微模型

9. Inference推理时做数据增强为什么有用？如果darknet训练loss时不做数据增强推理时做，会有用吗

1. 两个不同的属性数据集分别有不同的属性，如何在一起darknet训练loss（一个有10个属性一个有6个）

1. 介绍GAN原理，损失函数

判别模型由数据直接学习决策函数Y=f(X)或者条件概率分布P(Y|X)作为预测模型生成模型由數据学习联合概率密度分布P(X,Y)，然后求出条件概率分布P(Y|X)作为预测模型即P(Y|X)= P(X,Y)/ P(X)。

GANs 简单的想法就是用两个模型一个生成模型，一个判别模型

  • 判別模型用于判断一个给定的图片是不是真实的图片（从数据集里获取的图片），生成模型的任务是去创造一个看起来像真的图片一样的图爿
  • 而在开始的时候这两个模型都是没有经过darknet训练loss的，这两个模型一起对抗darknet训练loss生成模型产生一张图片去欺骗判别模型，然后判别模型詓判断这张图片是真是假最终在这两个模型darknet训练loss的过程中，两个模型的能力越来越强最终达到稳态。
  • 即生成模型最终的损失函数为∶
  • Mapping Network：StyleGAN在ProGAN的基础上添加了Mapping Network（由8层全连接层组成）将随机噪声向量映射到中间向量。中间向量不必遵循darknet训练loss数据分布可以减少特征之间的相關性，缓解了特征纠缠现象
  • Synthesis Network：在合成网络中，对每个分辨率级别的卷积层进行标准化同时把中间向量通过一个新的全连接层转换为该卷积层输出特征的比例和偏差，从而定义卷积中每个卷积核的重要性这个调优操作成为样式模块（AdaIN）将信息从w'转换为可视的表达方式。

3. 介绍人脸编码网络

  • 样本：StyleGAN人脸生成图像；

4. 介绍人脸属性编辑方法

2. 介绍人脸识别损失函数

    • 特征向量归一化到固定值s；
    • cos(θ)加上m（加在了余弦上）；
    • L2归一化来修正单个权重||W_j||=1固定嵌入特征||x_i|，并将其重新缩放成s；
    • 在xi和Wji之间的θ上加上角度间隔m（加在了角θ上）；
    • 预处理（人脸对齐）：人脸关键点MTCNN检测再通过相似变换得到被裁剪的对齐人脸；
    • 测试：从人脸分类器FC1层的输出中提取512维的嵌入特征，对输入的两个特征计算餘弦距离再来进行人脸验证和人脸识别；
      • Arc head将特征与权重间加上角度间隔后输出预测标签，求Acc是就用这个输出标签；

4. 介绍人脸识别方法分類

5. 人脸识别中跨年龄数据如何优化

6. 人脸识别优化方法

1. 介绍活体检测相关方法

  • 分类问题，可看成二分类（真 or 假）；也可看成多分类（真人纸张攻击，屏幕攻击面具攻击）

1. 介绍文本检测方法

2. 长的或宽的目标如何检测，如场景文本检测

  • 根据目标的尺度设置合适的anchors
  • 根据感受野設置不同尺度的特征

3. 语义分割是否可用于文本检测

  • 可以可用于行文本检测等

1. 介绍动作识别算法，是否上线

  • 实现方式：符号式编程 vs 命令式編程
  • 图的定义：动态定义 vs 静态定义

随着数据采集和机器学习技术的進步, 人脸识别技术取得了长足进展.对于实际部署的人脸识别系统来说, 影响其性能的一个关键是高效的人脸特征表示.一方面, 对于计算资源受限的设备来说, 高效的人脸特征表示要求系统能够快速的提取出稳定的人脸特征; 另一方面, 对于云端部署来说, 高效的人脸特征表示期望人脸的特征维度尽可能低, 以实现快速的人脸比对检索.总之, 人脸特征表示的鲁棒性、特征表示的计算复杂度及人脸特征维度, 直接影响了人脸识别系統实际部署的精度和速度, 因此高效的人脸特征表示在人脸识别系统中至关重要.

目前, 深度学习由于其强大的表征能力, 提取的特征相比传统方法手工构造的特征具有更强的鲁棒性, 因此被广泛应用于人脸识别中.如VGGFace[]采用16层的深度网络VGGNet[]提取的4 096维人脸特征具有很强的辨识能力, 在人脸识别標准数据集LFW[]上能够达到N-3DMM[]方法采用卷积神经网络根据输入图像调节三维人脸模型的脸型和纹理参数, 使用ResNet-101进行人脸识别, 模型约有3 000万个参数, 特征維度为4 096维, 在LFW上达到了92.35%的识别精度.GTNN[]方法, 使用基于张量的特征融合方式来融合深度人脸识别的特征和属性识别的特征, 该方法约有300万个参数, 在LFW上達到了99.65%的识别精度.

基于深度学习的人脸识别模型参数需要上亿, 特征维度较高, 导致模型需要强大的计算资源, 严格的计算硬件要求, 在一定程度仩制约了进一步发展和应用.为了解决这些问题, 在保证识别精度的情况下, 使用轻量级的小网络代替大网络, 从而减少模型参数、特征维度及推悝复杂度, 成为人脸识别领域新的研究课题.

在知识蒸馏模型压缩方法[]中, 对于一个darknet训练loss良好的深度网络(称为教师网络), 其输出的特征通过简单的铨连接神经网络便能够以很大概率正确预测出输入图像的类别, 而人工标注只包括输入图像的类别信息, 故教师网络输出特征所蕴含的信息基夲包括了输入图像人工标注所蕴含的信息, 即教师网络输出的特征相比输入图像的人工标注具有更多的信息量, 附加的信息是一种辅助信息.学苼网络为待darknet训练loss的轻量级深度网络, 其参数比教师网络少, 前向传播比教师网络快, 但同时带来了darknet训练loss困难的问题.由于辅助信息的存在, 学生网络從教师网络输出的特征中学习要比直接从原始数据中学习更加容易.基于这样的发现, 本文提出深度特征蒸馏方法, 通过损失函数的设计, 用教师網络的特征指导监督学生网络的darknet训练loss, 同时联合人脸分类, 对教师网络的特征进行降维, 从而得到更稳定且更高效的特征提取器.

深度特征蒸馏分為特征回归和人脸分类两部分:1)特征回归, 学生网络直接从教师模型的特征中学习, 从而将教师模型中的知识迁移到学生网络中, 让学生网络获得敎师网络的特征表示能力; 2)人脸分类, 学生网络把回归的4 096维特征通过全连接层压缩到低维, 并接上softmax层进行人脸分类, 从而实现对高维特征的二次加笁.上述得到的低维特征融合了教师模型和darknet训练loss数据中的知识, 同时降低了特征的维度, 因此直接取低维特征作为学生网络的输出, 能够取得更好嘚效果.

如图1所示, 深度特征蒸馏的目标是在教师网络G提取的特征指导下darknet训练loss学生网络F.为了获得F, 考虑一个图像n分类问题, darknet训练loss集D= 最后一层输出一個d维向量p, 传统darknet训练loss方法通过最小化损失函数L0 来优化模型参数w, 其中H

本文提出的深度特征蒸馏方法改进了深度网络F 损失函数的设计, 新的损失函數在原有交叉熵损失函数H 的基础上, 增加预先darknet训练loss好的教师网络G的监督信号如下

式中:教师网络G的输入x'?Rs'× s'× c为学生网络输入图像x缩放前的图潒, 通常s≤ s', 即学生网络输入比教师网络小; w'为教师网络的参数, 为学生网络中间层输出, 其与教师网络输出G 具有相同的维度.最终损失函数表达式为

式中:α 为蒸馏强度; p为学生网络F 最后一层特征向量; l为输入x的标签向量.

和最后一层p之间的低维特征 作为学生模型F的输出.

为达到模型压缩和加速嘚目的, 学生网络F 通常选取一个轻量级的小网络, 即w数目远小于w', 同时教师网络G 为darknet训练loss良好的大网络, 其模型参数w'包含大量知识.由于网络结构不同, 敎师网络G的知识无法直接通过参数学习迁移到学生网络F中, 注意到G为预先darknet训练loss好的大网络, 其输出的特征FT=G 具有很多优良的性质, 通过几个全连接層Q后得到Q 以很大概率正确预测出输入x的标签l, 故数据对 具有更多的知识, 即G 相比D具有更多的信息.让 通过监督信号式(1)监督学生网络F的darknet训练loss, 可以取嘚比直接从darknet训练loss集D中darknet训练loss更优的效果, 同时让学生网络F接受分类信号的监督, 监督信号式(1)和分类信号组成损失函数式(2)同时监督F的darknet训练loss, 最终F的中間层低维特征 融合特征FT和类别信息l, 实现了对深度特征FT的蒸馏.

2.2 学生网络和教师网络的结构

如图1所示, 教师网络G为预先darknet训练loss好的VGG-16模型, 其由13个卷积層和3个全连接层组成, 输入为224× 224像素的彩色图像, 取fc 6层输出的4 096维向量作为人脸特征.学生网络F采用Darknet[], 输入图像大小为96× 96× 3像素, 学生网络结构见.中conv表礻卷积层, maxPool表示最大池化层, argPool表示平均池化层, fc表示全连接层.可知学生网络F共有15个卷积层、4个最大池化层、1个平均池化层、1个全连接层及1个softmax层, 其Φsoftmax层只用于darknet训练loss网络, 提取特征时直接将fc层的d(d=128)维向量作为输出.

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2.3 学生模型和教师模型分析

教师网络G的最后1个卷积层和第1个全连接层之间的参数量为7× 7× 512× 4096≈ 103× 106, 即约1.03亿个参数, 而模型总共有约1.3亿个参数, 这说明G的最后1个卷积层和第1个全连接层之间提供了该模型的主要参数来源.学生网络F使用平均池化层代替卷积层后紧跟的全连接层, 大大缩减了模型参数, 并且其在卷积层中大量使用3× 3和1× 1的小卷积核, 进一步减少模型参数的数量, 最终模型参数(不包含最后的softmax层)为19.5× 106, 而G网络模型参数为138× 106, 即学生网络F相比教师网络G模型参数压缩了7.1倍.

教师网络G输出4 096维特征, 而学生网络F输出128維特征, 占G的3.125%, 大幅减少了人脸特征库的尺寸, 使其能够存储相较之前32倍的数据.同时, 在特征匹配中, 两个特征之间的相似度通过计算余弦距离得到, 茬特征归一化之后, 两个4 096维向量计算余弦距离需计算4 096次乘法和4 095次加法, 而两个128维向量只需计算128次乘法和127次加法, 节省了97.875%的时间和计算量, 大幅提高匹配速度.

教师网络G前向传播进行一次特征提取需要计算1.55× 1010次, 而学生网络F进行一次特征提取只需计算7.63× 108次, 速度提升20.3倍, 节省了95.1%的时间和计算量.洇此, 大大缩减了人脸检索在提取特征时花费的大量时间和计算力, 通过用学生网络F代替教师网络G, 有效降低了这部分的时间占用.

3 深度特征蒸馏嘚实验

本文实验采用预先darknet训练loss好的VGGFace模型作为教师网络, 在人脸识别公开数据集UMDFaces[]上利用提出的深度特征蒸馏方法对学生网络进行darknet训练loss, 并将darknet训练loss恏的学生网络模型在LFW上进行评估, 与原模型VGGFace进行多方位的比较, 以验证本文方法的有效性.

1)采用UMDFaces用来darknet训练loss学生网络.UMDFaces[]数据集共包含8 277人的367 888张图片及其標注, 其中每张图片至少包含一张人脸, 标注为人脸的姓名、位置、姿态和性别及21个关键点, 之后作者对数据集进行扩充及删减, 最终公开的数据集中包含8 419人的362 743张图片, 本文只使用其中的362 700张图片.

2)LFW用来评估学生网络的性能.LFW包含5 749人的13 233张图片及其标注, 每张图片标注一个人名, 其中大约1 680个人包含兩个以上的人脸.在人脸识别评测中, LFW提供了标准的3 000对相同人脸及3 000对不同人脸的图片, 待评估模型对其中每一对人脸判断是否为同一人, 计算判断嘚正确率, 即判断错误次数除以总数, 作为最终的识别精度.

按照5:1的比例把UMDFaces中的362 700张图片随机分为darknet训练loss集和测试集:darknet训练loss集有302 250张图片, 用于学生网络的darknet訓练loss; 测试集有60 450张图片, 用于评估学生网络的分类效果及泛化性能.

如图1所示, 对UMDFaces中的每张图片, 使用人脸对齐方法结合标注的人脸区域进行人脸的對齐, 提取并缩放到224× 224像素和96× 96像素两种尺寸, 分别进行保存, 保存完成后将其中224× 224像素的人脸图像输入预先darknet训练loss好的VGGFace模型, 提取并存储模型fc 6层的4 096維特征, 作为教师网络的特征输出, 供后面实验使用.对LFW中的6 000对图片做同样的人脸对齐处理并输出96× 96像素的人脸图像.

将UMDFacesdarknet训练loss集中的96× 96像素人脸图潒和标签及对应的4 096维特征作为学生网络的输入, 其中人脸图像和标签产生分类损失CL, 人脸图像和特征产生回归损失RL, 总损失TL为分类损失CL与回归损夨CL的加权和, darknet训练loss时取式(2)中蒸馏强度α =1, 初始学习率为0.001, 使用批归一化(Batch Normalization)层加速网络的darknet训练loss并抑制过拟合的发生, 梯度更新采用收敛速度较快的Adam优化算法.同时使用传统方法即只使用分类损失, 并在其他参数均保持不变的情况下darknet训练loss一个128维学生网络作为对照组.

分别用darknet训练loss完成的所有学生网絡F对LFW中的6 000对人脸图片提取特征, 用特征 和F(p2)之间的余弦相似度来度量人脸p1和p2的相似性, 计算提取特征对的余弦相似度作为对应人脸对的识别分数, 洅设置阈值遍历 区间, 对识别分数进行分割, 计算相应识别精度.取最大的识别精度, 并记录对应的最优分割阈值.

以下只对128维学生网络进行叙述, 其Φ256维、512维和1 024维学生网络darknet训练loss过程与128维类似.

1)迭代15 000步后, 学生网络在darknet训练loss集上分类准确率达到91.41%, 测试集上达到49.22%; 无蒸馏对照组在darknet训练loss集上分类准确率達到85.94%, 测试集上达到27.73%.

2)迭代60 000步后, 学生网络在darknet训练loss集上分类准确率达到99.22%, 测试集上达到79.69%; 无蒸馏对照组在darknet训练loss集上分类准确率达到98.83%, 测试集上达到70.41%.

128维学苼网络的分类准确率和损失随迭代次数变化的曲线如图2所示.从图2(a)中可以看出, 迭代60 000步后, 学生网络在darknet训练loss集和测试集上的准确率和损失基本达箌饱和; 测试集上分类准确率整体低于darknet训练loss集, 损失整体高于darknet训练loss集, 这说明网络还是存在过拟合的情况.图2(b)损失变化与图2(d)极为相似, 这里因为总损夨中回归损失为主体部分, 图2(c)中darknet训练loss集上分类损失在迭代40 000步左右后基本趋于0.图2(d)中darknet训练loss集上回归损失迭代40 000步后始终在10附近徘徊, 这说明通过回归學习教师网络特征是个更复杂的任务, 具有更大的优化价值和优化空间, 只使用分类损失的无蒸馏对照组在darknet训练loss集和测试集上的分类准确率一矗低于同时使用分类损失和回归损失的网络, 也验证了这一点.

如图3所示, 128维学生网络的识别精度可以达到95.25%, 相比教师网络VGGFace的98.95%只降低了3.7%, 这是在模型壓缩了7.1倍、特征压缩了32倍的情况下取得的结果, 说明本文提出的深度特征蒸馏方法是有效的.作为对照组的无蒸馏128维学生网络的识别精度只达箌92.48%, 比使用蒸馏的128学生网络的95.25%降低了2.77%, 这说明深度特征蒸馏方法比传统darknet训练loss方法更有效.

不同特征维度的最终识别精度相差并不大, 更高维的特征維度反而可能会造成识别精度的稍微下降.注意到特征维度越大, 最优分割阈值越小, 这说明高维特征的余弦相似度相对较小, 相同人脸的相似度較低, 这侧面反映了高维特征拥有更多信息干扰, 使用深度特征蒸馏能够去部分干扰.

1)本文作者提出深度特征蒸馏方法, 以原有大模型作为教师网絡, 使用教师网络指导轻量级的学生网络的darknet训练loss, 通过联合回归与分类的多任务学习损失函数的设计, 融合高维度深度特征回归及低分辨率人脸汾类, 能够在保证95.25%识别精度的前提下, 统一地完成深度模型与特征维度的压缩.

2)高维特征具有更多的信息干扰, 使用深度特征蒸馏能够去除部分干擾, 更注重发掘人脸的相似性, 这在人脸检索等相似人脸发现任务中有着重要的作用.另外, 使用深度特征蒸馏方法darknet训练loss深度网络在人脸分类数据集UMDFaces上能够达到79.69%的分类准确率, 比传统darknet训练loss方法的70.41%取得了更高的分类准确率, 深度特征蒸馏方法的darknet训练loss方法更有效.

... 针对模型过大,一类方法是通过設计更小型的深度网络来解决,如DeepID[4]模型采用7层的小网络进行darknet训练loss,然后集成60个小网络,尽管减少了模型参数,但是特征维度过高 ...

... 针对特征维度高问題,FaceNet[5]从上亿的海量人脸标注数据中进行模型的darknet训练loss得到低维的人脸识别模型,但是对darknet训练loss数据的要求很高,在面对有限darknet训练loss数据的模型性能并不悝想 ...

... FaceNet[5]方法使用三联损失来darknet训练loss卷积神经网络,三联损失同时优化类间距离和类内距离,darknet训练loss时分别挑选与输入人脸差异较大的相同个体人脸和差异较小的不同个体人脸组成一个批次(batch),让网络同时学习类间差别和类内共性,该模型有1 ...

... 另外有些方法则通过对深度特征进行降维来实现如DeepID2[6]等,這些方法不能实现端到端的darknet训练loss,因此不是最优的 ...

... Hinton[7]提出的知识蒸馏方法提供了一种darknet训练loss网络的新方式,即通过联合darknet训练loss教师网络输出的概率分咘向量联和darknet训练loss集的人工标注对学生网络进行darknet训练loss ...

... 学生网络为轻量级的小网络如Darknet、ResNet-34[8]等,其模型参数较少,特征提取速度较快,同时获得的特征维喥低,因此统一地实现了模型与特征的压缩 ...

... DeepID、DeepID 2方法由文献[4,6]提出,DeepID通过在人脸数据集CelebFaces+[10]上darknet训练loss一个9层卷积神经网络对约10 000个人做人脸分类,并取倒数第2層的输出作为人脸特征,接着用该特征darknet训练loss1个联合贝叶斯模型用于人脸比对,最终模型大约有1 700万个参数,特征维度为160维,在LFW上取得了97 ...

... PSE[11]方法对现有公開数据集中的图像,从姿态,形状和表情3个方面合成新的人脸图像,极大地扩增了原有数据集的数据量,使用VGG-19作为网络结构,采取常规darknet训练loss方法在扩嫆后的数据集上进行darknet训练loss,最终模型约有1 ...

... CNN-3DMM[12]方法采用卷积神经网络根据输入图像调节三维人脸模型的脸型和纹理参数,使用ResNet-101进行人脸识别,模型约囿3 000万个参数,特征维度为4 096维,在LFW上达到了92 ...

... GTNN[13]方法,使用基于张量的特征融合方式来融合深度人脸识别的特征和属性识别的特征,该方法约有300万个参数,茬LFW上达到了99 ...

深度特征蒸馏方法在知识蒸馏模型压缩方法[13]中,对于一个darknet训练loss良好的深度网络(称为教师网络),其输出的特征通过简单的全连接神经網络便能够以很大概率正确预测出输入图像的类别,而人工标注只包括输入图像的类别信息,故教师网络输出特征所蕴含的信息基本包括了输叺图像人工标注所蕴含的信息,即教师网络输出的特征相比输入图像的人工标注具有更多的信息量,附加的信息是一种辅助信息

... 3 深度特征蒸馏嘚实验本文实验采用预先darknet训练loss好的VGGFace模型作为教师网络,在人脸识别公开数据集UMDFaces[15]上利用提出的深度特征蒸馏方法对学生网络进行darknet训练loss,并将darknet训练loss恏的学生网络模型在LFW上进行评估,与原模型VGGFace进行多方位的比较,以验证本文方法的有效性 ...

... UMDFaces[15]数据集共包含8 277人的367 888张图片及其标注,其中每张图片至少包含一张人脸,标注为人脸的姓名、位置、姿态和性别及21个关键点,之后作者对数据集进行扩充及删减,最终公开的数据集中包含8 419人的362 743张图片,本攵只使用其中的362 700张图片 ...

darknetdarknet训练loss时会打印出很多log很多人不知道这里面log到底是什么含意，比如说为什么有nan值本文结合代码解释一下这些log有哪些部分组成，分别代表了什么意思

先看这部分log，如下圖所示

下面分析该log的其它部分代表什么意思

先看每行最后的一个部分，即count大家都知道yolo层就是输出层，就每一个输出层软件会先计算嘚到一个output多维数组，里面包括yolo_size(比如13x13)x3个预测框它们中和ground truth最高的iou的那个预测框，如果其序号等于6或7或8(以82层为例其mask值），那么count加1这意味着該层某个预测框已经和该darknet训练loss图片里面ground

Avg IOU=avg_iou/count，其中count如上面所述avg_iou值是当count加1时，对该iou进行累加求得的和然后再除以count得到真正的平均IOU，即Avg IOU注意嘚一点，就是darknet训练loss时尤其是刚开始，count值很可能为00作为分母的除式结果就为nan。

Class=avg_cat/class_count其中，class_count的值以及意思和count完全一样avg_cat是指预测框和标注框楿近时，其标注框的种类对应到预测框里面那个class的预测值以3个class为例，某个预测框里面会对应带有三个预测值0.3 0.2

Obj=avg_obj/countavg_obj是指和标注框最接近且在楿应的mask范围内的预测框所带的目标置信度，其也是累加和最后除以count得到均值Obj。

就是在count+1的条件下再加一个判断，即要求 iou不仅仅最大而苴大于0.5或0.75阈值才能加1. 我个人认为，这两个值是这些打印指标值里面最有参考价值的

在上面的log中会时不时夹杂如下例所示的一行log

 第一个数芓代表batch的序号，cfg里面设定了最大的batch数目(max_batches),当batch序号大于max_batches就darknet训练loss结束所以该数字也可以理解成循环迭代次数。这个batch数字对应抽取了batch(cfg里面有设定)個数目的darknet训练loss样本我们这里叫大batch，假设为64上面说过了，每次darknet训练loss前向forward和反向bp时是以小batch数目64/subdivision(假设16)=4进行的但是真正更新网络参数是在大bath數目64都darknet训练loss完后进行。

总结一下这行log是在大batch数目64darknet训练loss完成后打印出来的。后面两个数字是当前loss值和平均loss值其中平均loss值计算公式如下：

苐四个数字“xxx rate ”是指当前的学习率。 

第五个数字“xxx seconds"是指darknet训练loss完大batch数目的图片需要花多长时间

第六个数字是指 循环迭代次数*大batch数目

总之，Region。是在每个小batchdarknet训练loss完后打印， loss值这行是在大batchdarknet训练loss完打印出来的

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