本专栏会手把手带你从源码了解YOLOv10(后续会陆续介绍YOLOv8、RTDETR等模型)，尽可能地完整介绍整个算法，这个专栏会持续创作与更新，大家如果想要本文PDF和思维导图，后台私信我即可(创作不易，不喜勿喷)，大家如果发现任何错误和需要修改的地方都可以私信我，我会统一修改。
注：训练batch为16，单张图像最大目标数为32，数据集类别为80
上一章在得到preds输出之后，接着就是计算loss，当然在这之前做的是基于TaskAlignedAssigner的正负样本匹配
之后调用ultralytics/utils/loss.py的v10DetectLoss类的__call__方法来分别计算one2many loss和one2one loss(两者计算方法相同，唯一区别就是匹配的样本数Topk参数)
而后跳转到ultralytics/utils/loss.py的v8DetectionLoss类的__call__方法，第200行划分坐标和类别预测；第210行得到特征图中的anchor_point及其对应于原图的stride
接着往下走，ultralytics/utils/loss.py: 准备GT; 第216行用于生成一个掩码，该掩码用于标识哪些目标的边界框是有效的（有效赋值为1，无效赋值为0）
preprocess方法：处理GT到同一维度，也就是[b, 单张图像最大目标数，5]，另外imgsz[[1, 0, 1, 0]]的结果为[640., 640., 640., 640.]
后续继续处理GT(ultralytics/utils/loss.py)，首先在第219行通过锚点和概率预测分布得到目标预测框
pred_scores：batch图像所有锚点的80类别预测分
pred_bboxes: batch图像所有锚点的坐标预测
anchor_points*stride_tensor: 所有锚点对应原图的位置
gt_labels: 批次图像中所有GT的类别标签
gt_bboxes：批次图像中所有GT的坐标
mask_gt: 掩码表示batch中每张图片对应的目标
继续执行到ultralytics/utils/tal.py中的TaskAlignedAssigner类的forward方法 (注：有些标注batch直接写16了，单张图像的最大目标数直接写32了)
继续往下执行(ultralytics/utils/tal.py)
在ultralytics/utils/tal.py的select_candidates_in_gts：筛选锚点在GT内的锚点(1为锚点在GT内，0为锚点在GT外)，得到的维度为 [16, 32, 8400]；
第227行利用广播机制计算每个锚点中心到GT的四个边框（左上、右下）的距离，得到的bbox_deltas的维度为[16, 32, 8400, 4]，其中最后一维是（锚点中心到真实目标框左侧、上侧、右侧以及下测的距离）；第229行使用 gt_(eps) 将小于阈值 eps 的值转换为 0，大于等于阈值的值转换为1；
继续执行get_pos_mask函数的第94行：
pd_scores：batch图像所有锚点的80类别预测分，[16, 8400, 80]
pd_bboxes: batch图像所有锚点的坐标预测置，[16, 8400, 4]
gt_labels: 批次图像中所有GT的类别标签，[16, 32, 1]
gt_bboxes：批次图像中所有GT的坐标，[16, 32, 4]
mask_in_gts: [16, 32, 8400]，batch图片GT包含的锚点值为1，否则为0
mask_gt: [16, 32, 1]，batch中每张图片所包含的GT目标对应值为1，否则为0
mask_in_gts * mask_gt: batch中每张图片中对应GT所包含的锚点值为1，否则为0，维度为[16, 32, 8400]
ultralytics/utils/tal.py中get_box_metrics函数：
第105行将每张图片中对应GT所包含的锚点设为True，其他为False，维度为[16, 32, 8400]；
第113行是得到每张图片、每个GT对应的锚点的预测分，输出维度为[16, 32, 8400]；
第116行是得到每张图像对应GT对应的锚点的预测框box，维度为[N, 4]；N代表batch中GT对应锚点的预测值cat起来的总长度
第117行得到每张图像对应GT对应锚点的GT的box，维度同样为[N, 4]；N代表batch中GT对应锚点的GT的cat起来的总长度
第118行计算预测框box与GT box之间的CIoU，再一一对应回原始维度，overlap维度为[16, 32, 8400]；没对上的值为0
第120行根据TaskAlignedAssigner计算真实框和预测框的匹配成程度，维度为[16, 32, 8400]，同样没对上的值为0；
overlap和align_metrics：每张图片每个GT与匹配上的锚点之间（不匹配上的锚点值都为0）的CIoU(真实框，预测框)与匹配指标
继续执行get_pos_mask函数的第96行：mask_gt.expand(-1, -1, self.topk).bool()：将mask_gt最后一维拓展到topk，并使用bool()转为True和False (对于one2many，topk为10；对于one2one，topk为1)
第149行将如果GT是无效的，将与之匹配的正样本索引值置为 0 (单张图像最大目标数是32，如果一张图像只有10个目标，那就将其对应的11-32对应目标的值抹去)
第159行：过滤掉无效的锚点 (注意：这里不是处理一个锚点匹配多个GT的情况，而是对于第145行的metrics，其维度为[16, 32, 8400]，batch中单张图片的最大目标数为32，假设一张图片目标个数为10，其后的第11-32个目标的8400锚点值都为0，当第145行处理得到的topk_metrics和topk_idxs，其维度都为[16,32,10]，这就会导致第11-32个目标的metrics的topk个topk_metrics其实都是0，也即第11-32个目标的metrics的topk个topk_idxs是无效索引，需要剔除；之后第149行将无效目标对应的topk_idxs置为0，第156行根据top_idxs赋值1，最后在第159行将无效目标对应的锚点剔除))
测试输出：第145行的topk_idxs输出(第一张图片)如下：从图中可以看出，第一张图片包含8个GT，剩下的都是无效的
第149行将第一张图像的无效目标对应的topk_idxs置为0，得到的输出如下：
后续经过第156行的处理得到如下的输出(第一张图像)：
无效的目标的第一个锚点个数都为topk，使用第159行将其值设为0即可
最终返回结果的维度为[16, 32, 8400]，匹配上的锚点值为1，否则为0
继续执行get_pos_mask函数的第98行：
mask_topk维度为[16, 32, 8400]，其含义是每张图片每个GT对应的锚点为1；
mask_in_gts维度为[16, 32, 8400]，其含义是每张图片中锚点在GT内的锚点；
mask_gt维度为[16, 32, 1]，其含义是每张图片对应的GT值为1(32只是单张图像的最大目标数，并不是每张图片目标的数量都是32)；
最终得到的结果mask_pos维度为[16, 32, 8400]，其含义是每张图片每个GT对应topk个锚点值为1(另外对于一个锚点属于多个目标的情形，其值为0)
接着继续执行ultralytics/utils/tal.py中的TaskAlignedAssigner类的forward方法到第76行，匹配GT与最好锚点 (一个锚点只会匹配一个GT，一个GT可以匹配多个锚点)
接着继续执行ultralytics/utils/tal.py中的TaskAlignedAssigner类的forward方法到第78行，target_label: 每个图像中的锚点对应GT的GT标签；target_bboxes: 每个图像中的锚点对应GT的GT边框；target_scores: 每个图像中的锚点对应GT的GT类别得分
最后继续执行ultralytics/utils/tal.py中的TaskAlignedAssigner类的forward方法
target_label: [16, 8400]，每个图像中的锚点对应GT的GT标签；
target_bboxes: [16, 8400, 4]，每个图像中的锚点对应GT的GT边框；
target_scores: [16, 8400, 80] 每个图像中的锚点对应GT的GT类别得分（归一化指标得分）;
fg_mask.bool(): [16, 8400] 每个图像匹配锚点的情况;
target_gt_idx: [16, 8400] 每个图像中的锚点匹配的GT索引
这部分关于的整体流程如下图所示，需要原图和思维导图的朋友关注我私信获取
