一起养成写作习惯！这是我参与「掘金日新计划 · 4 月更文挑战」的第21天，点击查看活动详情。
欢迎关注我的公众号 [极智视界]，获取我的更多笔记分享
大家好，我是极智视界。本文分析一下 darknet entry_index 输出指针偏移逻辑。
Yolo 在目标检测任务中使用广泛，之前也写过一篇关于 yolo 中 route 算子的文章《【模型推理】谈谈 darknet yolo 的 route 算子》，有兴趣的同学可以查阅。
这里分析一下 yolo 层后处理中 entry_index 的指针偏移逻辑，还是挺有精华的。
1、yolo 层输出数据排布
以 yolov4 为例，输出为三个 yolo 分支（可能截图比较小，你能看到三个头就行）：
在 cfg 里你还能看到 yolo 层的一些信息如下：
对于推理来说我们只需要关心 mask、anchors、classes 再加上 nms 阈值和置信度阈值就可以了。那么 yolo 层的输出数据是怎么排布的呢？首先三个 yolo 层的数据肯定是切开独立的，拿其中一个来说：
（1）数据按四维 [N, C, H, W] 来说，N 为 batch，C 为 3 * (5 + classes)、H / W 为 feature_map 高和宽。需要解释一下 C，C = 3 * (1 + 4 + classes)，其中 1 表示置信度，4 为检测框位置信息，classes 为类别数，即每个类别给出一个检测得分，乘 3 表示每个格子有 3 个锚框。这样就形成了 yolo 层输出的四维数据排布；
（2）darknet 里会用一维动态数组来存放 yolo 层的输出数据，这里就涉及到怎么将四维数据转换为一维数据的问题。darknet 里是这么做的，假设四维数据为 [N, C, H, W] ，每个维度对应的索引为 [n, c, h, w]，那么展开就是 n*C*H*W + c*H*W + h*W + w，按这样的逻辑存放到 *output 中。
2、entry_index 实现逻辑
先来看一下 entry_index 函数的实现代码：
static int entry_index(layer l, int batch, int location, int entry)
{
int n = location / (l.w*l.h);
int loc = location % (l.w*l.h);
return batch*l.outputs + n*l.w*l.h*(4+l.classes+1) + entry*l.w*l.h + loc;
}
这个指针偏移操作代码实现很简单，也挺讲究，充分反映了上面说的 yolo 层输出的数据排布。你可以把函数的 return 部分对应到上面我们说的 四维映射到一维的过程，即 [n, c, h, w] -> n*C*H*W + c*H*W + h*W + w，开始奇妙之旅，对照一下，n*C*H*W -> batch*l.outputs、c*H*W -> n*(4+1+l.calsses)、h*W -> l.w*l.h、w -> loc，这样是不是很清晰，但你如果仔细点应该可以发现少了个 entry，这个下面再说。
3、yolo 输出处理逻辑
来看一个函数 yolo_num_detections，这个函数的作用是统计三个 yolo 分支输出的检测框的数量：
int yolo_num_detections(layer l, float thresh)
{
int i, n;
int count = 0;
for(n = 0; n < l.n; ++n){
for (i = 0; i < l.w*l.h; ++i) {
int obj_index = entry_index(l, 0, n*l.w*l.h + i, 4);
if(l.output[obj_index] > thresh){
++count;
}
}
}
return count;
}
这里有两个循环，外循环是 0 ~ n，n 是锚框的数量，为 3；内循环为 0 ~ h * w。来看：
int obj_index = entry_index(l, 0, n*l.w*l.h + i, 4);
再结合上面的 entry_index 的实现，entry = 4，所以在第一个外循环 n = 0 时，index 是基于 4 * w * h 的基础上做 0 ~ w * h 间递增，乘 4 的语义是跳过框的数据，然后可以尽情取置信度了，如下图：
取了检测框的置信度后再与我们外部设置的 thresh 比较进行检测框的筛选：
if(l.output[obj_index] > thresh){
++count;
}
如此走一遍内循环就对 h * w 每个格子里走了一遍，并进行了第一个锚框出来的检测框的筛选工作，然后再走外循环，接着进行第 2 个、第 3 个锚框出来的检测框的筛选。
通过以上的分析，应该能对 yolo 层的输出结构和处理方式更加清晰了。
【公众号传送】
