yolov5输出限定锚框

### YOLOv8 中检测框的组成结构 YOLOv8 的检测框（bounding box）设计继承并改进了前代模型的核心理念。其主要组成部分包括以下几个方面： #### 1. **Bounding Box 参数** 在 YOLOv8 中，每个预测框由一组参数定义，这些参数用于描述边界框的位置和大小。具体来说，这些参数通常包括： - `cx` 和 `cy`: 边界框中心点相对于网格单元左上角的偏移量[^1]。 - `w` 和 `h`: 边界框的宽度和高度，表示为相对整张图像的比例[^2]。 与之前的版本相比，YOLOv8 对这些参数进行了优化处理，使得回归更加稳定且高效。 #### 2. **置信度分数 (Confidence Score)** 每个预测框还包括一个置信度分数，用来衡量该框内是否存在目标对象的可能性。这个分数通过 sigmoid 函数计算得出，范围限定在 `[0, 1]` 之间。 #### 3. **类别概率分布 (Class Probability Distribution)** 除了位置信息外，YOLOv8 还会为每个预测框提供一组类别概率值。这组值代表当前框属于不同类别的可能性。为了提高效率，YOLOv8 使用 softmax 或其他分类损失函数来训练这部分输出。 #### Bounding Box 构建方式 YOLOv8 利用多尺度特征图来进行目标检测，在不同的感受野下捕捉大中小尺寸的目标。对于每一个特征点，都会基于预设锚框（anchor boxes）生成候选区域，并调整它们以适应实际目标形状。最终得到一系列带有精确坐标的边界框及其关联属性。 以下是实现上述逻辑的一个简化代码片段展示如何解码网络输出到标准 bounding box 形式: ```python import torch def decode_bbox(output, anchors): """ 将网络输出转换为目标检测中的真实坐标. Args: output (Tensor): 网络原始输出数据 [batch_size, num_anchors * (5 + num_classes), grid_height, grid_width]. anchors (list of tuples): 预定义 anchor 宽高列表. Returns: Tensor: 解码后的 bbox 数据. """ batch_size, _, height, width = output.shape num_anchors = len(anchors) # 提取 tx, ty, tw, th 及其它信息 xywh_start_index = slice(num_anchors * 4) conf_and_cls_start_index = slice(xywh_start_index.stop, None) xywh_preds = output[:, :xywh_start_index].view(batch_size, num_anchors, 4, height, width).permute(0, 1, 3, 4, 2) confs = torch.sigmoid(output[:, xywh_start_index.stop::num_anchors]) cls_probs = torch.softmax(output[:, conf_and_cls_start_index], dim=1) cx_cy = torch.sigmoid(xywh_preds[..., :2]) wh = anchors * torch.exp(xywh_preds[..., 2:]) bboxes = torch.cat([cx_cy, wh], dim=-1) return bboxes, confs, cls_probs ``` 此方法展示了从神经网络提取预测结果并通过数学运算获得标准化 bounding box 坐标的过程。 --- ###