yolov5修改输出
时间: 2025-02-01 17:31:23 浏览: 105
### 修改 YOLOv5 输出层或输出格式
对于希望调整YOLOv5模型输出的需求,主要涉及两个方面的工作:一是修改网络架构中的输出层配置;二是更改输出数据的处理逻辑。具体实现方法如下:
#### 调整输出层配置
在YOLOv5中,输出层的设计紧密依赖于`models/yolov5s.yaml`文件(或其他相应规模型号对应的yaml文件),该文件定义了整个网络结构及其组件[^1]。
要改变输出层数量或特性,需编辑此YAML配置文档内的相关内容。例如,如果目标是从默认设置转向自定义类别数量,则应找到并调整锚点框(anchor)设定部分以及分类数目(class number),确保这些改动与新的应用场景相匹配。
```yaml
nc: 80 # 类别数, 需根据实际需求修改
anchors:
- [10,13, 16,30, 33,23] # 锚点框尺寸也需要依据实际情况调整
```
#### 更改输出数据处理方式
除了直接作用于模型本身外,还可以通过修改`detect.py`脚本来影响最终输出形式。特别是位于预测流程末端的部分代码负责将原始张量转换成易于理解的结果列表。这里可以加入额外的操作来满足特定的应用场景要求,比如增加置信度阈值过滤、非极大抑制(NMS)参数优化等措施。
```python
def non_max_suppression(prediction, conf_thres=0.25, iou_thres=0.45, classes=None, agnostic=False, multi_label=False,
labels=(), max_det=300):
"""Runs Non-Maximum Suppression (NMS) on inference results.
参数说明:
prediction: 模型预测结果
conf_thres: 置信度阈值,默认为0.25
...
返回值:
list of detections, on (n,6) tensor per image [xyxy, conf, cls]
"""
# 实现细节...
```
此外,在某些情况下可能还需要考虑如何适配不同输入分辨率下的检测效果差异问题。这通常涉及到对图像预处理阶段的一些微调工作,如调整缩放比例、填充颜色等因素的影响评估[^3]。
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