yolo 输出二维坐标
时间: 2025-02-01 13:52:24 浏览: 60
### 配置YOLO模型以输出二维坐标
为了使YOLO模型能够输出物体检测的二维坐标,需要理解YOLO框架的工作原理以及如何处理预测边界框。YOLO通过网格单元来预测目标的存在及其位置[^2]。
在YOLOv3及后续版本中,网络会输出多个尺度下的特征图,每个特征图上的每一个网格都会预测一定数量的边界框(由预定义的anchor boxes决定),这些边界框包含了中心点坐标、宽度和高度的信息。对于二维坐标(u, v),可以通过以下方式进行计算:
#### 中心点坐标的解码过程
假设有一个特定大小的输入图片被划分为S×S个网格,如果一个物体的中心落在某个网格内,则该网格负责预测这个物体。对于任意给定的网格(i,j),其对应的预测值为(tx, ty, tw, th),其中tx和ty代表相对于网格左上角偏移量的比例;tw和th则用于调整先验框(即anchor box)的宽高比例[^1]。
最终得到的实际边界框中心点坐标(x_center,y_center)可以按照如下公式进行转换:
\[ x_{center} = (i + \sigma(t_x)) * w_{grid}\]
\[ y_{center} = (j + \sigma(t_y)) * h_{grid}\]
这里\(w_{grid},h_{grid}\)分别是单个网格占据的空间范围,\(\sigma\)表示sigmoid函数,用来将预测值映射到0~1之间以便于作为相对位移[^3]。
#### 将实际坐标转化为图像坐标系下
一旦获得了上述的真实世界坐标(X,Y),就可以利用相机参数将其投影回图像平面获得像素级坐标(u,v):
\[ u = f_x * X / Z + c_x \]
\[ v = f_y * Y / Z + c_y \]
这里的Z指的是目标距离摄像头的距离,通常可以从深度传感器获取或者近似估计出来;而其他变量如f_x,f_y,c_x,c_y均为摄像机内部参数矩阵的一部分。
因此,在配置或修改YOLO模型时,除了训练阶段设置好合适的anchors外,还需要确保在网络结构的最后一层加入必要的激活操作(比如使用sigmoid函数)使得输出更加合理化,并且根据具体应用场景考虑是否要引入额外模块来进行三维转二维的操作。
```python
def decode_predictions(preds, anchors, num_classes):
"""
解析YOLO模型输出,返回标准化后的bbox信息
参数:
preds: 模型原始输出张量
anchors: anchor列表
num_classes: 类别数目
返回:
bboxes: 形状为[N,4]的numpy数组,包含所有预测边框的[xmin,ymin,xmax,ymax]
"""
# ...省略部分代码...
tx = tf.sigmoid(pred[..., 0])
ty = tf.sigmoid(pred[..., 1])
bx = tx + grid_x
by = ty + grid_y
bw = ...
bh = ...
# 计算真实世界的坐标并转换成图像坐标...
```
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