yolov5中的Rectangular training和Rectangular inference

yolov5中的Rectangular training和Rectangular inference

在常用的目标检测算法中，输入图像的分辨率大小不一，常用的方式是将输入图像的分辨率归一化为统一的图像分辨率，然后再喂给目标检测网络。

若设置喂给目标检测网络输入图像的分辨率为：416 * 416

目标检测算法训练阶段和推理阶段resize输入图像为416 * 416，

例如原始输入图像为1280 * 720：

Square training 和 Inference

原始输入图像宽高比：720/1280 = 0.5625 以长边为基准，缩放比例分别为：1,0.5625 等比例缩放后的分辨率为：416 ，234

Square training 和 Inference阶段对等比例缩放后的分辨率进行pading：左右两列的列表分别pad = （416-234）/ 2 = 91，padding后的图像为：

可以看到，上面的图片中存在大量的冗余部分，一个很自然的想法就是，能不能去掉这些填充的部分但是又要满足长宽是32的倍数？这样的话，训练和推理速度都会快一些，而且显存开销也会小一点。

Rectangular training 和 inference

原始输入图像缩放后的分辨率（设定为32的倍数）为：(np.ceil(1*416/32)*32 ,np.ceil(0.5625*416/32 )*32) = (416,256)

原始图像等比例缩放后的分辨率为：（416，234）

分别对等比例缩放后的图像进行行列padding：

行pad = （416- 416）/2 =0 ， 列pad = (256- 234)/2 = 11

因此Rectangular training 和 inference阶段padding后的图像分辨率为：

Rectangular 训练阶段和推理阶段pading的像素值为（114，114，114）灰色像素或（0，0，0）黑色像素。

但是Rectangular training的时候，一般取这个batch中的最大的长和宽，然后图片都填充到这个max width和max height。但是这样显然还是比较浪费的，因为如果一个batch中的不同图片wh差距很大，小图片就太吃亏了啊。但是如果训练的图片尺寸都是相同的或者相近的，那这个就有很大优势了。

U版YOLOv3和YOLOv5实现主要就是优化了一下如何将比例相近的图片放在一个batch，这样显然填充的就更少一些了，训练起来也就快了一些。

参考：​​https://github.com/ultralytics/yolov3/issues/232​​

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