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希望大家留言，我可以进行补充。持续更新~~~

实现nms

import numpy as np
def nms(dets, threshold):x1 = dets[:, 0]y1 = dets[:, 1]x2 = dets[:, 2]y2 = dets[:, 3]score = dets[:, 4]area = (x2 - x1 +1)* (y2-y1+1)keep = []order = score.argsort()[::-1]while len(order) >= 1:i = order[0]keep.append(i)xx1  = np.maximum(x1[i], x1[order[1:]])yy1 = np.maximum(y1[i], y1[order[1:]])xx2 = np.minimum(x2[i], x2[order[1:]])yy2 = np.minimum(y2[i], y2[order[1:]])w = np.maximum(xx2-xx1 +1, 0)h = np.maximum(yy2-yy1+1, 0)inter = w * hiou = inter / (area[i] + area[order[1:]] - inter)idx = np.where(iou <= threshold)[0]order = order[idx+1]return keepdets = np.array([[10, 10, 50, 50, 0.9] , [20, 20, 50, 50, 0.8] ,[50, 50, 100, 100, 0.7] ])
print(nms(dets, 0.5))

旋转矩形IOU

import numpy as np
import cv2# 中心点 矩形的w h, 旋转的theta（角度，不是弧度）
def iou_rotate_calculate(boxes1, boxes2):area1 = boxes1[:, 2] * boxes1[:, 3]area2 = boxes2[:, 2] * boxes2[:, 3]ious = []for i, box1 in enumerate(boxes1):temp_ious = []r1 = ((box1[0], box1[1]), (box1[2], box1[3]), box1[4])for j, box2 in enumerate(boxes2):r2 = ((box2[0], box2[1]), (box2[2], box2[3]), box2[4])int_pts = cv2.rotatedRectangleIntersection(r1, r2)[1]if int_pts is not None:order_pts = cv2.convexHull(int_pts, returnPoints=True)int_area = cv2.contourArea(order_pts)inter = int_area * 1.0 / (area1[i] + area2[j] - int_area)temp_ious.append(inter)else:temp_ious.append(0.0)ious.append(temp_ious)return np.array(ious, dtype=np.float32)

手动实现BN

$$y=x-mean/var+e^{-}6,.$$
BN在训练的过程中和测试的过程中应该如何设置：
训练时的数据量大，分布更加稳定；eval数据量有限不建议大规模更改mean和var;
eval: trainning=False, track_running_stats=True。这个是期望中的测试阶段的设置，此时BN会用之前训练好的模型中的（假设已经保存下了）running_mean和running_var并且不会对其进行更新。一般来说，只需要设置model.eval()其中model中含有BN层，即可实现这个功能。
train: trainning=True, track_running_stats=True。这个是期望中的训练阶段的设置，此时BN将会跟踪整个训练过程中batch的统计特性。

import numpy as np
class BN:def __init__(self, momentum, eps, num_features):"""初始化参数值:param momentum: 追踪样本整体均值和方差的动量:param eps: 防止数值计算错误:param num_features: 特征数量"""# 对每个batch的mean和var进行追踪统计self._running_mean = 0self._running_var = 1# 更新self._running_xxx时的动量self._momentum = momentum# 防止分母计算为0self._eps = eps# 对应论文中需要更新的beta和gamma，采用pytorch文档中的初始化值self._beta = np.zeros(shape=(num_features, ))self._gamma = np.ones(shape=(num_features, ))def batch_norm(self, x):"""BN向传播:param x: 数据:return: BN输出"""x_mean = x.mean(axis=0)x_var = x.var(axis=0)# 对应running_mean的更新公式self._running_mean = (1-self._momentum)*x_mean + self._momentum*self._running_meanself._running_var = (1-self._momentum)*x_var + self._momentum*self._running_var# 对应论文中计算BN的公式x_hat = (x-x_mean)/np.sqrt(x_var+self._eps)y = self._gamma*x_hat + self._betareturn y

手动实现CONV

使用了简化版本，类实现的太多了，背不上；

import numpy as npdef conv2d_numpy(input_data, kernel, stride=1, padding=0):# 获取输入数据的尺寸input_height, input_width = input_data.shape# 获取卷积核的尺寸kernel_height, kernel_width = kernel.shape# 计算输出图像的尺寸output_height = (input_height - kernel_height + 2 * padding) // stride + 1output_width = (input_width - kernel_width + 2 * padding) // stride + 1# 初始化输出图像output_data = np.zeros((output_height, output_width))# 填充输入数据（根据填充数量添加额外的行和列）if padding > 0:input_data = np.pad(input_data, ((padding, padding), (padding, padding)), mode='constant')# 执行卷积操作for i in range(0, input_height - kernel_height + 1, stride):for j in range(0, input_width - kernel_width + 1, stride):output_data[i // stride, j // stride] = np.sum(input_data[i:i + kernel_height, j:j + kernel_width] * kernel)return output_data# 创建一个示例的二维图片数据（4x4 像素）
image = np.array([[1, 2, 3, 4],[5, 6, 7, 8],[9, 10, 11, 12],[13, 14, 15, 16]], dtype=np.float32)# 定义一个卷积核（滤波器）
kernel = np.array([[1, 1],[0, -1]], dtype=np.float32)# 执行自定义的卷积操作
result = conv2d_numpy(image, kernel, stride=1, padding=0)# 打印卷积结果
print(result)

实现CrossEntropyLoss

import torchdef my_cross_entropy(input, target, reduction="mean"):# input.shape: torch.size([-1, class])# target.shape: torch.size([-1])# reduction = "mean" or "sum"# input是模型输出的结果，与target求loss# target的长度和input第一维的长度一致# target的元素值为目标class# reduction默认为mean，即对loss求均值# 还有另一种为sum，对loss求和# 这里对input所有元素求expexp = torch.exp(input)# 根据target的索引，在exp第一维取出元素值，这是softmax的分子tmp1 = exp.gather(1, target.unsqueeze(-1)).squeeze()# 在exp第一维求和，这是softmax的分母tmp2 = exp.sum(1)# softmax公式：ei / sum(ej)softmax = tmp1 / tmp2# cross-entropy公式： -yi * log(pi)# 因为target的yi为1，其余为0，所以在tmp1直接把目标拿出来，# 公式中的pi就是softmax的结果log = -torch.log(softmax)# 官方实现中，reduction有mean/sum及none# 只是对交叉熵后处理的差别if reduction == "mean": return log.mean()else: return log.sum()my_cross_entropy([1, 0], [1,1])