只有认真理解了源码，才是真正学懂了一个算法，yolov3的pytorch版官方源码见github：https://github.com/ayooshkathuria/YOLO_v3_tutorial_from_scratch
作者写了个官方原版的教程，在这个教程中，作者使用 PyTorch 实现基于 YOLO v3 的目标检测器，该教程一共有五个部分，虽然并没有含有训练部分。链接：https://blog.paperspace.com/how-to-implement-a-yolo-object-detector-in-pytorch/
这个教程已经有了全的翻译版本，分为上下两个部分，上部分的链接：https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-04-23-3
有了上面这些教程，我这个教程自然不会重复之前的工作，而是给出每个程序每行代码最详细全面的小白入门注释，不论基础多差都能看懂，注释到每个语句每个变量是什么意思，只有把工作做细到这个程度，才是真正对我们这些小白有利（大神们请忽略，这只是给我们小白们看的。）
本篇是系列教程的第一篇，详细阐述程序darknet.py。下面几篇地址如下：
史上最详细的Pytorch版yolov3代码中文注释详解（二）：https://blog.csdn.net/qq_34199326/article/details/84206079
史上最详细的Pytorch版yolov3代码中文注释详解（三）：https://blog.csdn.net/qq_34199326/article/details/84349977
史上最详细的Pytorch版yolov3代码中文注释详解（四）：https://blog.csdn.net/qq_34199326/article/details/84529661
话不多说，先看darknet.py代码的超详细注释。
from __future__ import division
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torch.autograd import Variable
import numpy as np
from util import *
def get_test_input():
img = cv2.imread("dog-cycle-car.png")
img = cv2.resize(img, (416,416)) #Resize to the input dimension
img_ = img[:,:,::-1].transpose((2,0,1)) #img是【h,w,channel】，这里的img[:,:,::-1]是将第三个维度channel从opencv的BGR转化为pytorch的RGB，然后transpose((2,0,1))的意思是将[height,width,channel]->[channel,height,width]
img_ = img_[np.newaxis,:,:,:]/255.0 #Add a channel at 0 (for batch) | Normalise
img_ = torch.from_numpy(img_).float() #Convert to float
img_ = Variable(img_) # Convert to Variable
return img_
def parse_cfg(cfgfile):
"""
输入: 配置文件路径
返回值: 列表对象,其中每一个元素为一个字典类型对应于一个要建立的神经网络模块（层）
"""
# 加载文件并过滤掉文本中多余内容
file = open(cfgfile, 'r')
lines = file.read().split('\n') # store the lines in a list等价于readlines
lines = [x for x in lines if len(x) > 0] # 去掉空行
lines = [x for x in lines if x[0] != '#'] # 去掉以#开头的注释行
lines = [x.rstrip().lstrip() for x in lines] # 去掉左右两边的空格(rstricp是去掉右边的空格，lstrip是去掉左边的空格)
# cfg文件中的每个块用[]括起来最后组成一个列表，一个block存储一个块的内容，即每个层用一个字典block存储。
block = {}
blocks = []
for line in lines:
if line[0] == "[": # 这是cfg文件中一个层(块)的开始
if len(block) != 0: # 如果块内已经存了信息, 说明是上一个块的信息还没有保存
blocks.append(block) # 那么这个块（字典）加入到blocks列表中去
block = {} # 覆盖掉已存储的block,新建一个空白块存储描述下一个块的信息(block是字典)
block["type"] = line[1:-1].rstrip() # 把cfg的[]中的块名作为键type的值
else:
key,value = line.split("=") #按等号分割
block[key.rstrip()] = value.lstrip()#左边是key(去掉右空格)，右边是value(去掉左空格)，形成一个block字典的键值对
blocks.append(block) # 退出循环，将最后一个未加入的block加进去
# print('\n\n'.join([repr(x) for x in blocks]))
return blocks
# 配置文件定义了6种不同type
# 'net': 相当于超参数,网络全局配置的相关参数
# {'convolutional', 'net', 'route', 'shortcut', 'upsample', 'yolo'}
# cfg = parse_cfg("cfg/yolov3.cfg")
# print(cfg)
class EmptyLayer(nn.Module):
"""
为shortcut layer / route layer 准备, 具体功能不在此实现，在Darknet类的forward函数中有体现
"""
def __init__(self):
super(EmptyLayer, self).__init__()
class DetectionLayer(nn.Module):
'''yolo 检测层的具体实现, 在特征图上使用锚点预测目标区域和类别, 功能函数在predict_transform中'''
def __init__(self, anchors):
super(DetectionLayer, self).__init__()
self.anchors = anchors
def create_modules(blocks):
net_info = blocks[0] # blocks[0]存储了cfg中[net]的信息，它是一个字典，获取网络输入和预处理相关信息
module_list = nn.ModuleList() # module_list用于存储每个block,每个block对应cfg文件中一个块，类似[convolutional]里面就对应一个卷积块
prev_filters = 3 #初始值对应于输入数据3通道，用来存储我们需要持续追踪被应用卷积层的卷积核数量（上一层的卷积核数量（或特征图深度））
output_filters = [] #我们不仅需要追踪前一层的卷积核数量，还需要追踪之前每个层。随着不断地迭代，我们将每个模块的输出卷积核数量添加到 output_filters 列表上。
for index, x in enumerate(blocks[1:]): #这里，我们迭代block[1:] 而不是blocks，因为blocks的第一个元素是一个net块，它不属于前向传播。
module = nn.Sequential()# 这里每个块用nn.sequential()创建为了一个module,一个module有多个层
#check the type of block
#create a new module for the block
#append to module_list
if (x["type"] == "convolutional"):
''' 1. 卷积层 '''
# 获取激活函数/批归一化/卷积层参数（通过字典的键获取值）
activation = x["activation"]
try:
batch_normalize = int(x["batch_normalize"])
bias = False#卷积层后接BN就不需要bias
except:
batch_normalize = 0
bias = True #卷积层后无BN层就需要bias
filters= int(x["filters"])
padding = int(x["pad"])
kernel_size = int(x["size"])
stride = int(x["stride"])
if padding:
pad = (kernel_size - 1) // 2
else:
pad = 0
# 开始创建并添加相应层
# Add the convolutional layer
# nn.Conv2d(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, bias=True)
conv = nn.Conv2d(prev_filters, filters, kernel_size, stride, pad, bias = bias)
module.add_module("conv_{0}".format(index), conv)
#Add the Batch Norm Layer
if batch_normalize:
bn = nn.BatchNorm2d(filters)
module.add_module("batch_norm_{0}".format(index), bn)
#Check the activation.
#It is either Linear or a Leaky ReLU for YOLO
# 给定参数负轴系数0.1
if activation == "leaky":
activn = nn.LeakyReLU(0.1, inplace = True)
module.add_module("leaky_{0}".format(index), activn)
elif (x["type"] == "upsample"):
'''
2. upsampling layer
没有使用 Bilinear2dUpsampling
实际使用的为最近邻插值
'''
stride = int(x["stride"])#这个stride在cfg中就是2，所以下面的scale_factor写2或者stride是等价的
upsample = nn.Upsample(scale_factor = 2, mode = "nearest")
module.add_module("upsample_{}".format(index), upsample)
# route layer -> Empty layer
# route层的作用：当layer取值为正时，输出这个正数对应的层的特征，如果layer取值为负数，输出route层向后退layer层对应层的特征
elif (x["type"] == "route"):
x["layers"] = x["layers"].split(',')
#Start of a route
start = int(x["layers"][0])
#end, if there exists one.
try:
end = int(x["layers"][1])
except:
end = 0
#Positive anotation: 正值
if start > 0:
start = start - index
if end > 0:# 若end>0，由于end= end - index，再执行index + end输出的还是第end层的特征
end = end - index
route = EmptyLayer()
module.add_module("route_{0}".format(index), route)
if end < 0: #若end<0，则end还是end，输出index+end(而end<0)故index向后退end层的特征。
filters = output_filters[index + start] + output_filters[index + end]
else: #如果没有第二个参数，end=0，则对应下面的公式，此时若start>0，由于start = start - index，再执行index + start输出的还是第start层的特征;若start<0，则start还是start，输出index+start(而start<0)故index向后退start层的特征。
filters= output_filters[index + start]
#shortcut corresponds to skip connection
elif x["type"] == "shortcut":
shortcut = EmptyLayer() #使用空的层，因为它还要执行一个非常简单的操作（加）。没必要更新 filters 变量,因为它只是将前一层的特征图添加到后面的层上而已。
module.add_module("shortcut_{}".format(index), shortcut)
#Yolo is the detection layer
elif x["type"] == "yolo":
mask = x["mask"].split(",")
mask = [int(x) for x in mask]
anchors = x["anchors"].split(",")
anchors = [int(a) for a in anchors]
anchors = [(anchors[i], anchors[i+1]) for i in range(0, len(anchors),2)]
anchors = [anchors[i] for i in mask]
detection = DetectionLayer(anchors)# 锚点,检测,位置回归,分类，这个类见predict_transform中
module.add_module("Detection_{}".format(index), detection)
module_list.append(module)
prev_filters = filters
output_filters.append(filters)
return (net_info, module_list)
class Darknet(nn.Module):
def __init__(self, cfgfile):
super(Darknet, self).__init__()
self.blocks = parse_cfg(cfgfile) #调用parse_cfg函数
self.net_info, self.module_list = create_modules(self.blocks)#调用create_modules函数
def forward(self, x, CUDA):
modules = self.blocks[1:] # 除了net块之外的所有，forward这里用的是blocks列表中的各个block块字典
outputs = {} #We cache the outputs for the route layer
write = 0#write表示我们是否遇到第一个检测。write=0，则收集器尚未初始化，write=1，则收集器已经初始化，我们只需要将检测图与收集器级联起来即可。
for i, module in enumerate(modules):
module_type = (module["type"])
if module_type == "convolutional" or module_type == "upsample":
x = self.module_list[i](x)
elif module_type == "route":
layers = module["layers"]
layers = [int(a) for a in layers]
if (layers[0]) > 0:
layers[0] = layers[0] - i
# 如果只有一层时。从前面的if (layers[0]) > 0:语句中可知，如果layer[0]>0，则输出的就是当前layer[0]这一层的特征,如果layer[0]<0，输出就是从route层(第i层)向后退layer[0]层那一层得到的特征
if len(layers) == 1:
x = outputs[i + (layers[0])]
#第二个元素同理
else:
if (layers[1]) > 0:
layers[1] = layers[1] - i
map1 = outputs[i + layers[0]]
map2 = outputs[i + layers[1]]
x = torch.cat((map1, map2), 1)#第二个参数设为 1,这是因为我们希望将特征图沿anchor数量的维度级联起来。
elif module_type == "shortcut":
from_ = int(module["from"])
x = outputs[i-1] + outputs[i+from_] # 求和运算，它只是将前一层的特征图添加到后面的层上而已
elif module_type == 'yolo':
anchors = self.module_list[i][0].anchors
#从net_info(实际就是blocks[0]，即[net])中get the input dimensions
inp_dim = int (self.net_info["height"])
#Get the number of classes
num_classes = int (module["classes"])
#Transform
x = x.data # 这里得到的是预测的yolo层feature map
# 在util.py中的predict_transform()函数利用x(是传入yolo层的feature map)，得到每个格子所对应的anchor最终得到的目标
# 坐标与宽高，以及出现目标的得分与每种类别的得分。经过predict_transform变换后的x的维度是(batch_size, grid_size*grid_size*num_anchors, 5+类别数量)
x = predict_transform(x, inp_dim, anchors, num_classes, CUDA)
if not write: #if no collector has been intialised. 因为一个空的tensor无法与一个有数据的tensor进行concatenate操作，
detections = x #所以detections的初始化在有预测值出来时才进行，
write = 1 #用write = 1标记，当后面的分数出来后，直接concatenate操作即可。
else:
'''
变换后x的维度是(batch_size, grid_size*grid_size*num_anchors, 5+类别数量)，这里是在维度1上进行concatenate，即按照
anchor数量的维度进行连接，对应教程part3中的Bounding Box attributes图的行进行连接。yolov3中有3个yolo层，所以
对于每个yolo层的输出先用predict_transform()变成每行为一个anchor对应的预测值的形式(不看batch_size这个维度，x剩下的
维度可以看成一个二维tensor)，这样3个yolo层的预测值按照每个方框对应的行的维度进行连接。得到了这张图处所有anchor的预测值，后面的NMS等操作可以一次完成
'''
detections = torch.cat((detections, x), 1)# 将在3个不同level的feature map上检测结果存储在 detections 里
outputs[i] = x
return detections
# blocks = parse_cfg('cfg/yolov3.cfg')
# x,y = create_modules(blocks)
# print(y)
def load_weights(self, weightfile):
#Open the weights file
fp = open(weightfile, "rb")
#The first 5 values are header information
# 1. Major version number
# 2. Minor Version Number
# 3. Subversion number
# 4,5. Images seen by the network (during training)
header = np.fromfile(fp, dtype = np.int32, count = 5)# 这里读取first 5 values权重
self.header = torch.from_numpy(header)
self.seen = self.header[3]
weights = np.fromfile(fp, dtype = np.float32)#加载 np.ndarray 中的剩余权重，权重是以float32类型存储的
ptr = 0
for i in range(len(self.module_list)):
module_type = self.blocks[i + 1]["type"] # blocks中的第一个元素是网络参数和图像的描述，所以从blocks[1]开始读入
#If module_type is convolutional load weights
#Otherwise ignore.
if module_type == "convolutional":
model = self.module_list[i]
try:
batch_normalize = int(self.blocks[i+1]["batch_normalize"]) # 当有bn层时，"batch_normalize"对应值为1
except:
batch_normalize = 0
conv = model[0]
if (batch_normalize):
bn = model[1]
#Get the number of weights of Batch Norm Layer
num_bn_biases = bn.bias.numel()
#Load the weights
bn_biases = torch.from_numpy(weights[ptr:ptr + num_bn_biases])
ptr += num_bn_biases
bn_weights = torch.from_numpy(weights[ptr: ptr + num_bn_biases])
ptr += num_bn_biases
bn_running_mean = torch.from_numpy(weights[ptr: ptr + num_bn_biases])
ptr += num_bn_biases
bn_running_var = torch.from_numpy(weights[ptr: ptr + num_bn_biases])
ptr += num_bn_biases
#Cast the loaded weights into dims of model weights.
bn_biases = bn_biases.view_as(bn.bias.data)
bn_weights = bn_weights.view_as(bn.weight.data)
bn_running_mean = bn_running_mean.view_as(bn.running_mean)
bn_running_var = bn_running_var.view_as(bn.running_var)
#Copy the data to model 将从weights文件中得到的权重bn_biases复制到model中(bn.bias.data)
bn.bias.data.copy_(bn_biases)
bn.weight.data.copy_(bn_weights)
bn.running_mean.copy_(bn_running_mean)
bn.running_var.copy_(bn_running_var)
else:#如果 batch_normalize 的检查结果不是 True，只需要加载卷积层的偏置项
#Number of biases
num_biases = conv.bias.numel()
#Load the weights
conv_biases = torch.from_numpy(weights[ptr: ptr + num_biases])
ptr = ptr + num_biases
#reshape the loaded weights according to the dims of the model weights
conv_biases = conv_biases.view_as(conv.bias.data)
#Finally copy the data
conv.bias.data.copy_(conv_biases)
#Let us load the weights for the Convolutional layers
num_weights = conv.weight.numel()
#Do the same as above for weights
conv_weights = torch.from_numpy(weights[ptr:ptr+num_weights])
ptr = ptr + num_weights
conv_weights = conv_weights.view_as(conv.weight.data)
conv.weight.data.copy_(conv_weights)
总的来说，darknet.py程序包含函数parse_cfg输入 配置文件路径返回一个列表,其中每一个元素为一个字典类型对应于一个要建立的神经网络模块（层），而函数create_modules用来创建网络层级，而Darknet类的forward函数就是实现网络前向传播函数了，还有个load_weights用来导入预训练的网络权重参数。当然，forward函数中需要产生需要的预测输出形式，因此需要变换输出即函数 predict_transform 在文件 util.py 中，我们在 Darknet 类别的 forward 中使用该函数时，将导入该函数。下一篇就要详细注释util.py 了。