yolov5输出端的介绍
时间: 2023-05-27 16:02:16 浏览: 195
YOLOv5的输出端包括预测框、置信度分数、类别标签和角度信息。具体来说,每个预测框都有一个四元组坐标(x, y, w, h),表示该框在图像上的位置和大小,其中(x, y)表示框的中心坐标,w和h表示宽度和高度。每个预测框还带有一个置信度分数,用来表示该框的可靠程度,值越高表示越可信。同时,每个预测框还带有一个类别标签,用来表示该框中物体的类别,比如人、车、动物等。最后,YOLOv5的输出端还可以包含角度信息,用来表示预测框的旋转角度。总体而言,YOLOv5的输出端结构简洁明了,可以提供详细的目标检测结果,便于后续的处理和分析。
相关问题
yolov5 输出端
在Yolov5中,输出端是通过一系列的卷积层和激活函数来生成预测结果的。首先,通过卷积层将输入特征图进行处理,得到每个预测框的输出结果。每个预测框的输出结果包括类别置信度、预测框的中心点坐标、预测框的宽高以及预测框内是否有物体的置信度等信息。\[1\]
在激活函数的处理中,对于预测框的中心点坐标,先将其乘以2并减去0.5,然后加上网格的宽度/高度,最后乘上步长,以定位到原先预测的那个点。对于预测框的宽高,将其乘以2的平方,并乘上预测框网格的大小。这样可以完成逻辑回归的软判决,将变量映射到0到1之间的S型函数,表示预测框相对于网格占了几分之几的意思。\[3\]
最后,将处理后的结果进行拼接,得到最终的预测结果。\[3\]这样,Yolov5的输出端就完成了对目标的检测和定位。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [YOLOv5的输出端(Head)详解|CSDN创作打卡](https://blog.csdn.net/weixin_55073640/article/details/122652074)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
yolov5输出端
### YOLOv5 输出层结构及配置
YOLOv5 的输出层设计旨在高效检测不同尺度的目标物体。该模型采用了多尺度预测机制,在三个不同的特征图上进行目标检测,这些特征图分别对应于高分辨率、中等分辨率和低分辨率[^1]。
对于每一个特征图上的每个网格单元格,YOLOv5 预测多个边界框及其对应的置信度分数以及类别概率。具体来说:
- **边界框参数**:每个边界框由五个数值表示——中心坐标 (x, y),宽度 w 和高度 h,还有一个对象存在与否的信心分 conf。
- **分类得分**:除了回归部分外,还为每个可能的对象类提供了一个分类得分向量,长度等于数据集中预定义的类别数量。
为了实现这一点,YOLOv5 使用了锚点框(anchor boxes)的概念来初始化边界框的位置估计。在训练过程中会调整这些初始猜测以更好地匹配真实标签位置。最终输出张量形状通常形如 `(batch_size, num_anchors * grid_h * grid_w, 5 + num_classes)` ,其中 `grid_h` 和 `grid_w` 是特定尺度下的空间维度大小;而 `num_anchors` 表示每种尺寸下使用的锚定盒数目[^2]。
```python
import torch.nn as nn
class Detect(nn.Module):
stride = None # strides computed during build
def __init__(self, nc=80, anchors=(), ch=()): # detection layer
super(Detect, self).__init__()
self.nc = nc # number of classes
self.no = nc + 5 # number of outputs per anchor
self.nl = len(anchors) # number of detection layers
self.na = len(anchors[0]) // 2 # number of anchors
...
def forward(self, x):
z = [] # inference output
for i in range(self.nl):
bs, _, ny, nx = x[i].shape # batch size, channels, height, width
yi = x[i].view(bs, self.na, self.no, ny*nx).permute(0, 1, 3, 2).contiguous()
if not self.training: # only apply sigmoid and reshape at inference time
yi[..., :4] = torch.sigmoid(yi[..., :4])
z.append(yi.view(bs, -1, self.no))
return torch.cat(z, 1)
```
此代码片段展示了如何构建一个简单的 PyTorch 模型组件用于处理来自骨干网的最后一组特征映射并生成最终预测结果。注意这里实现了 Sigmoid 函数应用于边框坐标的转换操作仅当处于推理模式时才执行,这有助于提高计算效率。
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