李沐动手学深度学习，锚框一节

Question

def box_iou(boxes1, boxes2):
    """计算两个锚框或边界框列表中成对的交并比"""
**    box_area = lambda boxes: ((boxes[:, 2] - boxes[:, 0]) *
                              (boxes[:, 3] - boxes[:, 1]))**
    # boxes1,boxes2,areas1,areas2的形状:
    # boxes1：(boxes1的数量,4),
    # boxes2：(boxes2的数量,4),
**    # areas1：(boxes1的数量,),
    # areas2：(boxes2的数量,)**
    areas1 = box_area(boxes1)
    areas2 = box_area(boxes2)
    # inter_upperlefts,inter_lowerrights,inters的形状:
    # (boxes1的数量,boxes2的数量,2)
    inter_upperlefts = torch.max(boxes1[:, None, :2], boxes2[:, :2])
    inter_lowerrights = torch.min(boxes1[:, None, 2:], boxes2[:, 2:])
    inters = (inter_lowerrights - inter_upperlefts).clamp(min=0)
    # inter_areasandunion_areas的形状:(boxes1的数量,boxes2的数量)
    inter_areas = inters[:, :, 0] * inters[:, :, 1]
    union_areas = areas1[:, None] + areas2 - inter_areas
    return inter_areas / union_areas

这里 areas1 和areas2的第一维为什么是boxes1 boxes2的数量，在前面的 box_area 函数中，第一维不是被全部切片然后相减为0了吗。

Answer 1

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 以下回答来自chatgpt:

  对于问题中提到的函数box_area，其代码如下所示：

  def box_area(box):
      """Compute the areas of an array of boxes."""
      return (box[:, 2] - box[:, 0]) * (box[:, 3] - box[:, 1])
  

  这个函数接受一个二维数组box，其中每行代表一个框，每行的四个值分别表示框的左上角和右下角坐标。函数的返回值是一个一维数组，为每个框的面积。

  参考资料中提到了使用ATSS算法进行目标检测时只需要9个anchor，在RPN阶段使用ATSS。那么问题的关键就在于如何生成这些anchor。

  在传统的目标检测方法中，对于每个图像，我们首先生成一些基准框（也称为先验框、锚框），然后使用这些基准框来检测出图中的目标。基准框一般会尽可能地覆盖图像中可能出现的目标区域，每个基准框会有多个尺度和长宽比例，以应对不同大小和形状的目标。在训练过程中，我们需要将每个基准框分配给某个真实的目标框或者标记为负样本。

  ATSS算法就是用来自适应地选择训练样本的一种算法，它通过计算每个候选框（不仅仅是基准框）与所有真实框的IoU来判断候选框是否应该被视为正样本、负样本或中性样本，并且根据预测的置信度对候选框进行排序。具体来说，ATSS算法将图像划分为多个尺度，对于每个尺度，使用k-means聚类算法对真实框进行聚类，从而得到一组k个基准框。然后在进行目标检测时，使用这些基准框来生成候选框，再使用ATSS算法来确定哪些候选框应该被视为正样本、负样本或中性样本。

  回到问题中，我们知道在使用ATSS算法进行目标检测时只需要生成9个anchor。所以，在RPN阶段，我们需要为每个像素生成9个候选框。由于每个像素都有可能是某个目标的中心点，所以我们需要在每个像素周围生成几个不同长宽比的框作为候选框。具体来说，我们可以固定一个基准框，然后在该基准框周围生成一些长宽比稍微不同的框，再对这些框使用ATSS算法进行样本分配和排序，最后根据预测的置信度选择一部分框作为最终的候选框。

  至于问题中提到的变量areas1和areas2的第一维为什么是boxes1和boxes2的数量，可能是因为在计算IoU时，每个框都需要与所有另一组的框进行比较，所以IoU矩阵的大小为(boxes1, boxes2)。在计算ATSS算法中的候选框时，需要根据每个像素位置生成不同的框，每个像素位置都会生成9个框，所以最终生成的候选框数量是(boxes1 * 9)。在计算每个候选框与所有真实框的IoU时，需要计算每个候选框与所有真实框的IoU，所以IoU矩阵的大小为(boxes1 * 9, boxes2)。根据IoU矩阵确定每个候选框的类别时，需要对每个候选框单独做决策，所以最终的类别标签数量也是(boxes1 * 9)。

  综上所述，问题中提到的box_area函数和areas1、areas2变量与ATSS算法有关，用于计算候选框的面积和IoU矩阵，其中第一维的大小与候选框数量有关。

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