yolov5 输出分析

### 解析和理解 YOLOv5 模型的输出 YOLOv5 的输出主要由边界框、类别置信度和类标签组成。为了更好地理解和处理这些输出，以下是详细的说明： #### 边界框 (Bounding Boxes) YOLOv5 输出中的每一个检测结果都包含一个边界框，表示物体的位置。边界框通过四个数值定义：`x_center`, `y_center`, `width`, 和 `height`。这四个参数分别代表边界框中心点的坐标及其宽度和高度。 ```python import torch def parse_bounding_boxes(output_tensor): boxes = output_tensor[:, :4] # 获取前四列作为边界框信息 scores = output_tensor[:, 4] # 第五列为对象得分 class_probs = output_tensor[:, 5:] # 剩余部分为分类概率 return boxes, scores, class_probs ``` #### 类别置信度 (Class Confidence Scores) 除了位置外，每个预测还包括一个或多个类别置信度分数。对于多类别任务，网络会给出每种类别的可能性分布。通常情况下，会选择具有最高分值的那个类别作为最终预测结果。 ```python def get_class_predictions(class_probs): predicted_classes = torch.argmax(class_probs, dim=-1) # 找到最大概率对应的索引即为类别编号 confidence_scores = torch.max(class_probs, dim=-1)[0] # 对应的最大概率就是置信度 return predicted_classes, confidence_scores ``` #### 可视化检测结果 要将上述解析后的数据转换成易于理解的形式，可以通过绘制图像来展示检测效果。OpenCV 是一种常用的库来进行此类操作。 ```python import cv2 from matplotlib import pyplot as plt def visualize_detections(image_path, detections, classes=None): img = cv2.imread(image_path) for det in detections: box = det[:4].int().tolist() score = round(float(det[4]), 2) label = f'{classes[int(det[-1])]} {score}' if classes else str(score) color = tuple(map(int, np.random.randint(0, 255, size=(3,)))) cv2.rectangle(img, (box[0], box[1]), (box[2], box[3]), color=color, thickness=2) cv2.putText(img, text=label, org=(box[0]+5, box[1]-7), fontFace=cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, fontScale=0.6, color=color, thickness=2) plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)) plt.axis('off') plt.show() ``` 以上代码片段展示了如何读取图片并根据给定的检测列表在其上画出矩形边框及相应的标签[^1]。