yolov11 输出框
时间: 2025-02-08 21:08:05 浏览: 171
### YOLOv11 输出边界框的生成方法和处理方式
YOLO (You Only Look Once) 是一种高效的实时目标检测算法。对于 YOLOv11 版本,在输出边界框方面进行了改进,解决了早期版本中存在的问题。
#### 边界框预测机制优化
在原版 YOLOv1 中,bbox 预测主要依赖于线性函数来输出目标中心点的偏移量 \(cx, cy\) 和归一化的边界框宽高 \(w, h\) 。然而这种方式缺乏必要的约束条件,容易导致不合理的预测结果[^1]。为了克服这些问题,后续版本引入了更有效的策略:
- **锚点盒(Anchor Boxes)**:YOLOv11 使用预定义形状的一组固定大小的候选区域作为先验信息指导最终边界的回归过程。
- **Log-Space Transformation** :通过应用对数空间变换可以更好地控制尺度变化范围内的稳定性并减少异常值的影响。
#### 后处理阶段增强
完成初步预测之后还需要经过一系列操作才能获得高质量的结果:
- **Soft-NMS 或 DIoU-NMS**: 替代传统的 NMS(non-maximum suppression),这些变体能够更加平滑地抑制重叠较高的低分提案而保留更多潜在真阳性实例。
- **置信度阈值过滤** : 只有当预测得分超过设定门限时才会被考虑进入下一步骤;这有助于去除那些明显错误或不确定性的提议。
```python
def post_process(pred_boxes, pred_confidences, anchors, conf_threshold=0.5):
"""
对YOLOv11模型输出进行后处理
参数:
pred_boxes (Tensor): 形状为[N,H,W,A,4], H/W表示特征图尺寸 A代表anchor数量
pred_confidences (Tensor): 形状同上但最后一维只有1个元素即objectness score
...
返回:
List[List[Tuple]]: 每张图片对应一个列表,其中包含多个元组形式的目标(xmin,ymin,xmax,ymax,label,score)
"""
# 应用sigmoid激活函数得到物体存在概率
objectness = torch.sigmoid(pred_confidences)
# 过滤掉低于给定阈值的对象建议
valid_mask = objectness >= conf_threshold
filtered_boxes = []
for i in range(len(valid_mask)):
mask_i = valid_mask[i]
boxes_i = pred_boxes[i][mask_i].cpu().numpy()
scores_i = objectness[i][mask_i].cpu().numpy()
# 执行NMS或其他非极大值抑制技术...
nms_output = perform_nms(boxes_i, scores_i)
filtered_boxes.append(nms_output)
return filtered_boxes
```
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