yolo v5输出分解
时间: 2025-04-23 07:57:22 浏览: 50
### YOLO V5 的输出结构解释
YOLO (You Only Look Once) 是一种实时目标检测算法,其第五代版本即YOLO V5,在多个方面进行了优化和改进。对于YOLO V5而言,模型的最终输出是一个张量(tensor),该张量包含了预测框的信息以及类别概率。
#### 输出维度解析
YOLO V5的输出通常由三个尺度层组成,每个尺度对应不同的感受野大小,用于捕捉大中小物体。每一层的输出形状可以表示为 `(batch_size, num_anchors * (num_classes + 5), grid_h, grid_w)`:
- `batch_size` 表示批次中的样本数量;
- `num_anchors` 是预定义锚点的数量,默认情况下有3个不同尺寸的锚点来适应各种比例的目标;
- `grid_h`, `grid_w` 则代表网格的高度和宽度,这取决于输入图像被划分成多少个小格子;
- `num_classes` 加上固定的五个参数(中心坐标x,y、宽高w,h加上置信度score),构成了每一个anchor box所携带的数据长度[^1]。
#### 数据字段说明
具体来说,每一条记录都包含如下几个部分:
- **bbox coordinates**: 预测边界框相对于当前cell左上角位置偏移的比例值tx, ty,经过sigmoid函数处理后的结果会映射到0~1之间。
- **objectness score**: 即存在对象的概率估计p(object),同样经由sigmoid激活得到介于0至1间的数值。
- **class probabilities**: 对应各个类别的条件概率分布Pr(class | object),这些也会先通过softmax转换再乘以objectness得分作为最终分类分数[^2]。
因此,当解码器接收到这样的多维数组形式的结果后,就可以从中提取出具体的候选矩形区域及其所属种类标签,并进一步筛选去除冗余项获得最有可能的对象实例列表。
```python
import torch
def decode_output(output_tensor):
"""
假设output_tensor是YOLOV5的一个输出分支,
形状为(batch_size, anchors_per_scale*(classes+5), height, width)
返回解码后的bounding boxes信息
"""
batch_size, _, h, w = output_tensor.shape
# 进行必要的变换...
pass
# 示例调用
dummy_data = torch.randn((8, 3*(20+5), 13, 13)) # 模拟一批次数据
decoded_boxes = decode_output(dummy_data)
```
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