yolov3算法中关于loss={'yolo_loss': lambda y_true, y_pred: y_pred}的理解

2024-04-20 20:18

本文主要是介绍yolov3算法中关于loss={'yolo_loss': lambda y_true, y_pred: y_pred}的理解,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

yolov3算法中关于loss={‘yolo_loss’: lambda y_true, y_pred: y_pred}的理解

参考文献:
(1)https://www.jianshu.com/p/7e45586c44be
(2)https://blog.csdn.net/wangdongwei0/article/details/82563689?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task
(3)https://kexue.fm/archives/4493

所用的yolov3代码: https://github.com/qqwweee/keras-yolo3 ,解压之后用pycharm打开。

在train.py中有如下代码,对模型进行编译:

    if True:model.compile(optimizer=Adam(lr=1e-3), loss={# use custom yolo_loss Lambda layer.'yolo_loss': lambda y_true, y_pred: y_pred})

刚开始对 loss={‘yolo_loss’: lambda y_true, y_pred: y_pred})不理解,通过查看相关博客,个人理解如下:
首先查看 Keras中的目标函数(损失函数)的定义方法(路径是keras→losses.py):

def mean_squared_error(y_true, y_pred):return K.mean(K.square(y_pred - y_true), axis=-1)def mean_absolute_error(y_true, y_pred):return K.mean(K.abs(y_pred - y_true), axis=-1)def mean_absolute_percentage_error(y_true, y_pred):diff = K.abs((y_true - y_pred) / K.clip(K.abs(y_true),K.epsilon(),None))return 100. * K.mean(diff, axis=-1)

可以发现y_true, y_pred是标准的函数输入参数,一个代表真实值(标签),一个代表预测值,函数返回的是即为预测值与真实值的某种误差函数。

但yolov3算法中,将loss函数写成一个Lambda层了,即该层的输出就是模型的loss值,也就是模型的预测值 y_pred.

model_loss = Lambda(yolo_loss, output_shape=(1,), name='yolo_loss',arguments={'anchors': anchors, 'num_classes': num_classes, 'ignore_thresh': 0.5})([*model_body.output, *y_true])

因此,模型compile时传递的是自定义的loss,自定义的方法是使用Python里的匿名函数,即 lambda y_true, y_pred: y_pred, 其中,该匿名函数的输入参数是y_true, y_pred: y_pred,代表模型的真实值和预测值,该匿名函数的返回值是y_pred,即模型的预测值,该预测值正是loss值。
对于loss={‘yolo_loss’: lambda y_true, y_pred: y_pred}中的’yolo_loss’,参考以下文献就明白了:
https://keras-zh.readthedocs.io/getting-started/functional-api-guide/
https://blog.csdn.net/xiaohuihui1994/article/details/81022043
我的理解是凡是在字典中的键,如loss={‘yolo_loss’: lambda y_true, y_pred: y_pred}中的’yolo_loss’,loss_weights={‘main_output’: 1., ‘aux_output’: 0.2})中的’main_output’,model.fit({‘main_input’: headline_data, ‘aux_input’: additional_data}, {‘main_output’: headline_labels, ‘aux_output’: additional_labels},epochs=50, batch_size=32)中的’main_input’、'aux_input’等,都是在在定义层时传递的一个 name 参数,即
model_loss = Lambda(yolo_loss, output_shape=(1,), name=‘yolo_loss’,
arguments={‘anchors’: anchors, ‘num_classes’: num_classes, ‘ignore_thresh’: 0.5})(
[*model_body.output, *y_true]) 中的name=‘yolo_loss’ 。

    if True:model.compile(optimizer=Adam(lr=1e-3), loss={# use custom yolo_loss Lambda layer.'yolo_loss': lambda y_true, y_pred: y_pred})

这篇关于yolov3算法中关于loss={'yolo_loss': lambda y_true, y_pred: y_pred}的理解的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



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