我们可以在nn/modules.py中找到Detect()类，这里首先贴一下代码
class Detect(nn.Module):
"""YOLOv8 Detect head for detection models."""
dynamic = False # force grid reconstruction
export = False # export mode
shape = None
anchors = torch.empty(0) # init
strides = torch.empty(0) # init
def __init__(self, nc=80, ch=()): # detection layer
super().__init__()
self.nc = nc # number of classes
self.nl = len(ch) # number of detection layers
self.reg_max = 16 # DFL channels (ch[0] // 16 to scale 4/8/12/16/20 for n/s/m/l/x)
self.no = nc + self.reg_max * 4 # number of outputs per anchor
self.stride = torch.zeros(self.nl) # strides computed during build
c2, c3 = max((16, ch[0] // 4, self.reg_max * 4)), max(ch[0], self.nc) # channels
self.cv2 = nn.ModuleList(
nn.Sequential(Conv(x, c2, 3), Conv(c2, c2, 3), nn.Conv2d(c2, 4 * self.reg_max, 1)) for x in ch)
self.cv3 = nn.ModuleList(nn.Sequential(Conv(x, c3, 3), Conv(c3, c3, 3), nn.Conv2d(c3, self.nc, 1)) for x in ch)
self.dfl = DFL(self.reg_max) if self.reg_max > 1 else nn.Identity()
def forward(self, x):
"""Concatenates and returns predicted bounding boxes and class probabilities."""
shape = x[0].shape # BCHW
for i in range(self.nl):
x[i] = torch.cat((self.cv2[i](x[i]), self.cv3[i](x[i])), 1)
if self.training:
return x
elif self.dynamic or self.shape != shape:
self.anchors, self.strides = (x.transpose(0, 1) for x in make_anchors(x, self.stride, 0.5))
self.shape = shape
x_cat = torch.cat([xi.view(shape[0], self.no, -1) for xi in x], 2)
if self.export and self.format in ('saved_model', 'pb', 'tflite', 'edgetpu', 'tfjs'): # avoid TF FlexSplitV ops
box = x_cat[:, :self.reg_max * 4]
cls = x_cat[:, self.reg_max * 4:]
else:
box, cls = x_cat.split((self.reg_max * 4, self.nc), 1)
dbox = dist2bbox(self.dfl(box), self.anchors.unsqueeze(0), xywh=True, dim=1) * self.strides
y = torch.cat((dbox, cls.sigmoid()), 1)
return y if self.export else (y, x)
def bias_init(self):
"""Initialize Detect() biases, WARNING: requires stride availability."""
m = self # self.model[-1] # Detect() module
# cf = torch.bincount(torch.tensor(np.concatenate(dataset.labels, 0)[:, 0]).long(), minlength=nc) + 1
# ncf = math.log(0.6 / (m.nc - 0.999999)) if cf is None else torch.log(cf / cf.sum()) # nominal class frequency
for a, b, s in zip(m.cv2, m.cv3, m.stride): # from
a[-1].bias.data[:] = 1.0 # box
b[-1].bias.data[:m.nc] = math.log(5 / m.nc / (640 / s) ** 2) # cls (.01 objects, 80 classes, 640 img)首先来看一下初始化的一些属性，
nc: 整数，表示图像分类问题中的类别数；nl: 整数，表示检测模型中使用的检测层数；reg_max: 整数，表示每个锚点输出的通道数；no: 整数，表示每个锚点的输出数量，其中包括类别数和位置信息；stride: 一个形状为(nl,）的张量，表示每个检测层的步长（stride）；cv2: 一个 nn.ModuleList 对象，包含多个卷积层，用于预测每个锚点的位置信息；cv3: 一个 nn.ModuleList 对象，包含多个卷积层，用于预测每个锚点的类别信息；dfl: 一个 DFL（Differentiable Feature Localization）类对象，用于应用可微分几何变换，以更好地对目标框进行回归；- shape属性表示模型期望的输入形状，如果模型只接受固定形状的输入，则
self.shape存储该形状
在前向传播中，shape获取了输入张量x的形状，并保存在shape中。
for i in range(self.nl):
x[i] = torch.cat((self.cv2[i](x[i]), self.cv3[i](x[i])), 1)这里我们可以print(x[i].size())看一下，发现是：1*66*40*40,1*66*20*20，1*66*10*10,因为我是两个类，所以66 = (2+4*16)这个4*16也就是self.no = nc + self.reg_max * 4。因为我输入尺寸是320*320的，所以三个特征图是40,20,10，如果大家是640*640的，特征图应该是80,40,20。
这里同时可以打开onnx模型看一下，这一步是将cv2和cv3的输入进行concat，那么形状应该是这样：
接着如果是训练过程的话，这里的x就输出了。否则的话继续。
在这个代码片段中，self.dynamic和self.shape是两个属性，它们与输入张量的形状有关。如果 self.dynamic为真或者self.shape 与当前输入张量的形状不同，那么就会执行相应的操作。
self.dynamic属性通常用于指示模型是否支持动态形状输入。在 PyTorch 中，动态形状表示对形状进行推理，而不依赖于固定的形状尺寸。当使用动态形状时，模型可以处理任意形状的输入，并且可以通过在运行时计算形状信息来确定每个层的形状。如果模型支持动态形状输入，则 self.dynamic 属性通常设置为 True。
self.shape 属性通常用于存储模型所期望的输入形状。如果模型只接受固定形状的输入，则 self.shape 属性将存储该形状。在这种情况下，如果输入张量的形状与self.shape不匹配，则可能需要对输入进行重新调整，以适应模型的期望输入形状。
那么这个
self.anchors, self.strides = (x.transpose(0, 1) for x in make_anchors(x, self.stride, 0.5))就需要看make_anchors了，这个方法在utils/tal.py中实现：
def make_anchors(feats, strides, grid_cell_offset=0.5):
"""Generate anchors from features."""
anchor_points, stride_tensor = [], []
assert feats is not None
dtype, device = feats[0].dtype, feats[0].device
for i, stride in enumerate(strides):
_, _, h, w = feats[i].shape
sx = torch.arange(end=w, device=device, dtype=dtype) + grid_cell_offset # shift x
sy = torch.arange(end=h, device=device, dtype=dtype) + grid_cell_offset # shift y
sy, sx = torch.meshgrid(sy, sx, indexing='ij') if TORCH_1_10 else torch.meshgrid(sy, sx)
anchor_points.append(torch.stack((sx, sy), -1).view(-1, 2))
stride_tensor.append(torch.full((h * w, 1), stride, dtype=dtype, device=device))
return torch.cat(anchor_points), torch.cat(stride_tensor)feats: 一个列表，包含多个特征图；strides: 一个列表，包含多个步长；grid_cell_offset: 一个浮点数，表示每个网格单元的偏移量，默认为 0.5。
在实现中，首先遍历输入的特征图和步长，并分别获取它们的高度、宽度和步长值。然后，使用 PyTorch 的 arange() 函数生成一组横向和纵向的位移值，并添加一个偏移量（即 grid_cell_offset）以将锚点的中心对准每个网格单元的中心。
接下来，使用 PyTorch 的 meshgrid() 函数生成所有可能的锚点位置，并将其保存在 anchor_points 列表中。其中，每个锚点的位置由两个坐标值表示，即 (x, y)，并被转换为形状为 (n, 2) 的张量，其中 n 表示特征图上的像素点数量。
同时，在每个特征图上都需要保存相应的步长信息，以便后续计算。因此，使用 PyTorch 的 full() 函数创建一个形状为 (h*w, 1) 的张量，其中 h 和 w 分别表示特征图的高度和宽度，每个元素都被初始化为当前特征图的步长值。
最终，通过将所有锚点位置和步长信息连接起来，可以得到形状为 (n*nl, 2) 和 (n*nl, 1) 的张量，其中 nl 表示特征图的数量，n 表示每个特征图上的像素点数量。这些张量将被用于计算每个锚点的位置和预测信息，并生成最终的预测结果。
所以经过transpose后，得到的anchor应该是(2,2100),stride是(1,2100)
三个x[i]进行concat：
x_cat = torch.cat([xi.view(shape[0], self.no, -1) for xi in x], 2)得到的x_cat的size()应该是1*66*2100，因为xi.view(shape[0],self.no,-1)中的-1表示根据其他维度的值组合成一维，即40*40=1600,20*20=400,10*10=100。
下一步的if else其实输出是一样的（我是这么认为的，若有错误请指点）
都是将x_cat的第二个维度66分成box的64和cls的2，这里的box的第二个维度经过dfl的操作变成4维的1*4*2100，与升维后的anchors.unsqueeze(0)送入dist2bbox进行计算，得到xywh值。
这里贴一下dist2bbox的实现：
def dist2bbox(distance, anchor_points, xywh=True, dim=-1):
"""Transform distance(ltrb) to box(xywh or xyxy)."""
lt, rb = distance.chunk(2, dim)
#print('lt:',lt.size())
#print('rb:',rb.size())
x1y1 = anchor_points - lt
x2y2 = anchor_points + rb
if xywh:
c_xy = (x1y1 + x2y2) / 2
wh = x2y2 - x1y1
return torch.cat((c_xy, wh), dim) # xywh bbox
return torch.cat((x1y1, x2y2), dim) # xyxy bbox这里lt和rb分别代表x y w h的偏移量。
紧接着y = torch.cat((dbox, cls.sigmoid()), 1)，将xywh和经过sigmoid归一化后的2个cls在第二维度上进行组合，形成了最终的1*6*2100，也就是最终的output。
在这里向大家提一个问题，如果我想把1*6*2100的输出，拆成三个特征图的输出，直接view()是否可行呢，也就是如此：
y1 = y[:,:,:1600]
y2 = y[:,:,1600:2000]
y3 = y[:,:,2000:]
y1 = y1.view(1, 6, 40, 40)
y2 = y2.view(1, 6, 20, 20)
y3 = y3.view(1, 6, 10, 10)
#print(y1.size())
#print(y2.size())
return y1, y2, y3 if self.export else (y, x)