smooth_BCE

def smooth_BCE(eps=0.1): # https://github.com/ultralytics/yolov3/issues/238#issuecomment-598028441
    # return positive, negative label smoothing BCE targets
    return 1.0 - 0.5 * eps, 0.5 * eps

把one-hot label 转换为soft label，一般认为这样更容易work。

BCEBlurWithLogitsLoss

self.loss_fcn = nn.BCEWithLogitsLoss(reduction=’none’) # must be nn.BCEWithLogitsLoss()
这里reduction用none因为在forward里返回的时候取mean。

dx = pred - true  # reduce only missing label effects, false positive
# dx = (pred - true).abs()  # reduce missing label and false label effects
alpha_factor = 1 - torch.exp((dx - 1) / (self.alpha + 1e-4))
loss *= alpha_factor

刚开始看这几行非常confused，查了很久。

https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/1030
这个issue里说减少false negative的影响，我觉得应该写错了，是减少false positive的影响。

false negative指gt有框而network没有predict到，这时候的weight应该要比较大才对。

，当，即时，alpha_factor=0，这应该是false positive的情况。

直白的说，network觉得这里有一个obj，但是gt说没有，这种情况不应该过多的惩罚。

如果采用绝对值的话，会减轻pred和gt差异过大造成的影响。

Focal Loss

class FocalLoss(nn.Module):
    # Wraps focal loss around existing loss_fcn(), i.e. criteria = FocalLoss(nn.BCEWithLogitsLoss(), gamma=1.5)
    def __init__(self, loss_fcn, gamma=1.5, alpha=0.25):
        super(FocalLoss, self).__init__()
        self.loss_fcn = loss_fcn  # must be nn.BCEWithLogitsLoss()
        self.gamma = gamma
        self.alpha = alpha
        self.reduction = loss_fcn.reduction
        self.loss_fcn.reduction = 'none'  # required to apply FL to each element

    def forward(self, pred, true):
        loss = self.loss_fcn(pred, true)

        # TF implementation https://github.com/tensorflow/addons/blob/v0.7.1/tensorflow_addons/losses/focal_loss.py
        pred_prob = torch.sigmoid(pred)  # prob from logits
        p_t = true * pred_prob + (1 - true) * (1 - pred_prob)
        alpha_factor = true * self.alpha + (1 - true) * (1 - self.alpha)
        modulating_factor = (1.0 - p_t) ** self.gamma
        loss *= alpha_factor * modulating_factor

        if self.reduction == 'mean':
            return loss.mean()
        elif self.reduction == 'sum':
            return loss.sum()
        else:  # 'none'
            return loss

假设gt是1，pred_prob如果很小，那么就是hard，这样算出来的p_t也会小，最后modulating_factor大。

对alpha_factor也是类似的。alpha_factor对应于foreground，一般设置为0.25。

QFocalLoss

class QFocalLoss(nn.Module):
    # Wraps Quality focal loss around existing loss_fcn(), i.e. criteria = FocalLoss(nn.BCEWithLogitsLoss(), gamma=1.5)
    def __init__(self, loss_fcn, gamma=1.5, alpha=0.25):
        super(QFocalLoss, self).__init__()
        self.loss_fcn = loss_fcn  # must be nn.BCEWithLogitsLoss()
        self.gamma = gamma
        self.alpha = alpha
        self.reduction = loss_fcn.reduction
        self.loss_fcn.reduction = 'none'  # required to apply FL to each element

    def forward(self, pred, true):
        loss = self.loss_fcn(pred, true)

        pred_prob = torch.sigmoid(pred)  # prob from logits
        alpha_factor = true * self.alpha + (1 - true) * (1 - self.alpha)
        modulating_factor = torch.abs(true - pred_prob) ** self.gamma
        loss *= alpha_factor * modulating_factor

        if self.reduction == 'mean':
            return loss.mean()
        elif self.reduction == 'sum':
            return loss.sum()
        else:  # 'none'
            return loss

这里modulating_factor的算法和QFL论文写的一致。

原本FL用class label，也就是one-hot discrete label来supervise；而QFL将其换成了IoU continuous label。

ComputeLoss

我们先明确一下p和targets的shape
p，也就是prediction，[num_dec_layer, batch_size, num_anchor, height, width, 85]，这里85是80个class和4个offset以及1个confidence。
targets [nt, 6]

init

BCEcls, BCEobj是两个criteria，在scratch的hyp中g=0所以没有用focal loss，是普通的BCEloss

cp 和 cn 是soft label的probability，比如0.95 0.05。

balance控制obj loss的加权系数，autobalance决定加权系数也就是balance是否自动更新，autobalance一般是False。

self.balance = {3: [4.0, 1.0, 0.4]}，有三个layer的输出，第一个layer的weight是4，第二个1，以此类推。如果有5个layer的输出才用右边那个weight数组。

gr 是iou ratio。

build_targets

targets就是这个batch里所有的labels，targets(img_idx, cls_idx, x, y, w, h)，shape为[nt, 6]。可参考utils/datasets.py line 522, 599。
随便打印几行targets也可以验证我们的分析。

...,
[2.00000e+00, 5.40000e+01, 4.65345e-01, 8.84894e-01, 1.62460e-01, 2.30211e-01],
[3.00000e+00, 2.20000e+01, 3.53780e-01, 5.08301e-01, 6.05865e-01, 5.20621e-01],
...,

x, y, w, h是归一化后的结果。

gain = torch.ones(7, device=targets.device)  # normalized to gridspace gain, [7,]
ai = torch.arange(na, device=targets.device).float().view(na, 1).repeat(1, nt)  # same as .repeat_interleave(nt), [na,nt]
targets = torch.cat((targets.repeat(na, 1, 1), ai[:, :, None]), 2)  # append anchor indices, [na, nt, 7]

先复制了三份一样的targets，在最后面加了一维表明anchor idx，本来是6现在变成7。

...,
[3.00000e+00, 4.40000e+01, 8.23209e-01,  ..., 2.10690e-02, 2.45219e-02, 1.00000e+00]],
[[0.00000e+00, 4.50000e+01, 4.14857e-01,  ..., 8.29713e-01, 5.83730e-01, 2.00000e+00],
...,

gain[2:6] = torch.tensor(p[i].shape)[[3, 2, 3, 2]] # xyxy gaint = targets * gain这里是把 grid size 拿出来乘，恢复到特征图的维度。

在 match 里面比较简单，容易看懂，就是 anchor 和 target 不能差的太离谱，误差小于阈值就 match。

下一步在扩展 targets，个人认为是 positive examples 太少了，所以根据 center 在 cell 中的相对位置，添加相邻的两个 cell 作为 targets。

举个例子，如果 center 在 cell 的左上角，那么 cell 本身，和 cell 的左边一个位置，还有 cell 的上边一个位置，这三个 cell 都作为 targets。

我个人觉得这里的写法是非常巧妙的，取了 grid xy 和 inverse（类似于 flip）。

(gxy % 1。< g)，这里的 g 是 0.5，如果仅考虑这个条件，好像可以直接判断是否选取左边 cell 和上边 cell。

但是要考虑到边界情况，如果当前已经处于最上方，已经没有上边 cell 可以选择了，这就是(gxy > 1.)起到的作用，判断 edge case。

如果本来大于 0.5，那么 inverse 后就小于 0.5 了，所以可以使用相同的逻辑选择右边 cell 和下边 cell ，类似地推理到 edge case。

最后一点要提的是使用 clamp_ 确保返回的 grid indices 不是非法值，旧版本 code 没用这个检查，不过好像也没什么差。

call

lcls, lbox, lobj 这三个用来存放loss，默认使用pytorch提供的BCE loss。

pxy = ps[:, :2].sigmoid() * 2。- 0.5在learn的时候不需要加cx cy。

bbox回归的公式可以参考model/yolo.py line56, 57。

Objectness 这里 gr 设置为 1.0，也就意味着直接拿 iou 作为 confidence。

至于为什么返回 loss 的时候为什么要乘 bs，还不是很清楚，第二个返回值就是为了打印信息用的。

tips

scale

在train的时候，target是在feature map的scale。

在inference的时候，直接乘img map scale的anchor size就可以了，也就是配置文件里的anchor。