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〖open-mmlab: MMDetection〗解析文件：mmdet/models/roi_heads/bbox_heads/bbox_head.py

article 2024/12/29 2:06:36

深入解析MMDetection中的BBoxHead类及其方法

在目标检测任务中，边界框头部（BBoxHead）是负责从特征图中提取目标的类别和位置信息的关键组件。MMDetection框架提供了灵活的BBoxHead实现，以支持不同的网络结构和任务需求。本文将详细解析BBoxHead类及其方法，这些类在MMDetection中用于构建边界框预测的网络头部。

1. BBoxHead类概述

BBoxHead类是MMDetection中用于构建边界框头部的基础类。它支持多种配置选项，包括是否使用平均池化层、是否进行类别预测和边界框回归等。

1.1 类定义和初始化

@MODELS.register_module()
class BBoxHead(BaseModule):
    """Simplest RoI head, with only two fc layers for classification and
    regression respectively."""

参数解析：

with_avg_pool: 是否使用平均池化层。
with_cls: 是否进行类别预测。
with_reg: 是否进行边界框回归。
roi_feat_size: RoI特征的大小。
in_channels: 输入通道数。
num_classes: 类别数量。
bbox_coder: 边界框编码器配置。
predict_box_type: 预测的边界框类型。
reg_class_agnostic: 是否类别无关的回归。
reg_decoded_bbox: 是否解码回归的边界框。
reg_predictor_cfg: 回归预测器配置。
cls_predictor_cfg: 类别预测器配置。
loss_cls: 类别损失配置。
loss_bbox: 边界框损失配置。
init_cfg: 初始化配置。

1.2 构建预测器

if self.with_cls:
    cls_predictor_cfg_ = self.cls_predictor_cfg.copy()
    cls_predictor_cfg_.update(in_features=in_channels, out_features=cls_channels)
    self.fc_cls = MODELS.build(cls_predictor_cfg_)
if self.with_reg:
    out_dim_reg = box_dim if reg_class_agnostic else box_dim * num_classes
    reg_predictor_cfg_ = self.reg_predictor_cfg.copy()
    reg_predictor_cfg_.update(in_features=in_channels, out_features=out_dim_reg)
    self.fc_reg = MODELS.build(reg_predictor_cfg_)

功能：这部分代码构建了类别预测器和边界框回归预测器。根据配置，它可能构建线性层或其他类型的层。

1.3 前向传播

def forward(self, x: Tuple[Tensor]) -> tuple:
    """Forward features from the upstream network."""
    if self.with_avg_pool:
        x = self.avg_pool(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
    cls_score = self.fc_cls(x) if self.with_cls else None
    bbox_pred = self.fc_reg(x) if self.with_reg else None
    return cls_score, bbox_pred

功能：前向传播方法处理输入特征，通过平均池化层（如果启用），并输出类别分数和边界框预测。

2. get_targets方法

def get_targets(self, sampling_results: List[SamplingResult], rcnn_train_cfg: ConfigDict, concat: bool = True) -> tuple:
    """Calculate the ground truth for all samples in a batch according to the sampling_results."""
    labels, label_weights, bbox_targets, bbox_weights = multi_apply(self._get_targets_single, ...)
    if concat:
        labels = torch.cat(labels, 0)
        label_weights = torch.cat(label_weights, 0)
        bbox_targets = torch.cat(bbox_targets, 0)
        bbox_weights = torch.cat(bbox_weights, 0)
    return labels, label_weights, bbox_targets, bbox_weights

功能：根据采样结果计算批次中所有样本的真实标签、标签权重、边界框目标和边界框权重。

3. loss_and_target方法

def loss_and_target(self, cls_score: Tensor, bbox_pred: Tensor, rois: Tensor, sampling_results: List[SamplingResult], rcnn_train_cfg: ConfigDict, concat: bool = True, reduction_override: Optional[str] = None) -> dict:
    """Calculate the loss based on the features extracted by the bbox head."""
    cls_reg_targets = self.get_targets(sampling_results, rcnn_train_cfg, concat=concat)
    losses = self.loss(cls_score, bbox_pred, rois, *cls_reg_targets, reduction_override=reduction_override)
    return dict(loss_bbox=losses, bbox_targets=cls_reg_targets)

功能：计算基于bbox头提取的特征的损失。

4. predict_by_feat方法

def predict_by_feat(self, rois: Tuple[Tensor], cls_scores: Tuple[Tensor], bbox_preds: Tuple[Tensor], batch_img_metas: List[dict], rcnn_test_cfg: Optional[ConfigDict] = None, rescale: bool = False) -> InstanceList:
    """Transform a batch of output features extracted from the head into bbox results."""
    result_list = []
    for img_id in range(len(batch_img_metas)):
        img_meta = batch_img_metas[img_id]
        results = self._predict_by_feat_single(roi=rois[img_id], cls_score=cls_scores[img_id], bbox_pred=bbox_preds[img_id], img_meta=img_meta, rescale=rescale, rcnn_test_cfg=rcnn_test_cfg)
        result_list.append(results)
    return result_list