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前期准备知识

filter和channel的具体意义

• 个人理解：filter英文直译为滤波器，主要是针对与卷积核所说的，其数量和卷积核的个数相等，可以将其感性理解为相机传感器中的分层滤色片，每一个卷积核对应一种不同的滤色片，也就能从图像上提取出不同的信息。经过卷积核提取出来的一层信息我们称之为feature map（特征图）

• channel英文直译为深度，在深度学习中我们有channel、in_channel、out_channel，其中channel一般指矩阵的深度信息，也就是它的层数。in_channel、out_channel也是针对矩阵而言的，但是其数量关系和卷积核又相关，具体数量关系可以见下图。

  
  
• 在代码中我们有如下所示关系。
  in_channels（这一层输入矩阵的深度）= output_filters[-1]（上一层输出矩阵的深度/上一层卷积核的个数）
  out_channels（这一层输出矩阵的深度）= filters（这一层卷积核的个数）
  
  
  参考文献，这篇博客讲的很清楚，可以详细阅读。

代码解析

• route模块
  i对应的为route对应的索引
  因为在最初增加了一个图像输入层，也就是第一张图片里的output_filters=[3]，所以我们网络架构的第一层对应的索引就从0到了1，之后的以此类推，简而言之就是我们网络在最初的位置多加了一层，所以索引顺序数时要+1，逆序数则不用
  区分layer和channel，layer说的是第几层，也就是总体结构中的层数，channel为每个layer层对应的深度channel

  
  
  
  

• shortcut模块
  这里的output是记录的每一个模块的输出，要和output_layers进行区

  
  
  
  

• create_grid模块

  
  
  
  

  其中实现框为预测框，虚线框为我们的先验框，而作为真实标注框（GT）图中并未给出，l为预测值，g为真实值

• torch.meshgrid模块

  
  
  
  
• 后续内容可以根据代码注释观看，需要对代码熟悉之后才能跟得上思路