YOLOv5使用新的损失函数报错

Question

博主，您好，最近正在看您写的YOLOv5涨点系列博文，在实现《高效涨点-Optimal Transport Assignment：OTA最优传输方法》这篇文章中的方法的时候，发现了一些问题，可以帮忙看一看嘛。
报错信息如下：

  File "F:\PythonCode\2024\DL-project\yolov5\utils\loss.py", line 325, in __call__
    tobj[b, a, gj, gi] = (1.0 - self.gr) + self.gr * iou.detach().clamp(0).type(tobj.dtype)  # iou ratio
RuntimeError: shape mismatch: value tensor of shape [45, 1] cannot be broadcast to indexing result of shape [45]

仔细检查发现问题出在了这里：

希望博主抽时间可以帮忙看一下！感谢！

Answer 1

让阿豪来帮你解答，本回答参考chatgpt3.5编写提供，如果还有疑问可以评论或留言

根据报错信息和代码片段，可以看出这个问题是一个形状不匹配的错误。具体来说，这是由于`tobj[b, a, gj, gi]`期望的形状是`[batch_size, num_anchors, grid_size, grid_size]`，而`iou.detach().clamp(0).type(tobj.dtype)`返回的形状是`[batch_size, num_anchors]`。这两个形状不匹配，无法广播到`tobj[b, a, gj, gi]`的形状。 解决这个问题，可以在调用`tobj[b, a, gj, gi]`之前，使用`unsqueeze()`方法来扩展张量的形状，以匹配期望形状。具体来说，可以使用以下代码解决这个问题：

tobj[b, a, gj, gi] = (1.0 - self.gr) + self.gr * iou.detach().clamp(0).unsqueeze(-1).unsqueeze(-1).type(tobj.dtype)

在这个代码中，首先使用两次unsqueeze()方法将张量的形状从[batch_size, num_anchors]扩展为[batch_size, num_anchors, 1, 1]，然后再将其广播到tobj[b, a, gj, gi]的形状。 另外，如果想要进一步调试这个代码，可以使用print()语句打印相关张量的形状和数值，以便更好地理解出问题的原因。 案例参考：Github issue