yolov8检测推理的输出维度
时间: 2025-04-24 19:11:32 浏览: 16
### YOLOv8 检测模型推理输出维度解释
YOLOv8的目标检测框架继承了许多前代版本的特点,在设计上保持了一致性。当输入图像是640x640像素大小时,该网络会产生多尺度特征映射用于预测边界框、类别置信度和其他属性。
对于YOLOv8而言,其输出结构同样基于多个不同分辨率的特征层来进行物体位置和类别的估计[^3]。具体来说:
- **多尺度输出**:类似于YOLOv5的设计思路,YOLOv8也会生成至少三层不同空间分辨率下的特征图,用来捕捉各种尺寸的对象。
- **网格划分方式**:假设采用相同的下采样因子(stride),即分别为8, 16, 和32,则对应的输出特征图形状将是:
- 对于` stride=8 `的情况,原始图片被划分为\( \frac{640}{8}×\frac{640}{8}=80×80 \)个小方格;
- 当` stride=16 `时,得到的是 \( \frac{640}{16}×\frac{640}{16}=40×40 \)个区域;
- 而以` stride=32 `计算得出的结果为 \( \frac{640}{32}×\frac{640}{32}=20×20 \),表示最粗略级别的分割。
- **每个单元格的信息**:每一个这样的小方格都会给出一组向量作为最终输出的一部分,这组向量包含了预设数量锚点(anchors)的相关数据,比如中心坐标偏移、宽高比例调整以及分类概率等信息。如果考虑每个anchor box具有(x,y,w,h,obj_conf,class_probs)六个参数,并且假设有三个不同的scale anchors,则总的输出通道数可以达到\[ (num_anchors_per_scale × num_classes + 5)\times scales \]。
综上所述,YOLOv8在执行目标检测任务期间所返回的数据集由一系列三维张量构成,其中每一项都代表了一个特定感受野内的潜在对象描述符集合。这些张量的具体形式取决于配置文件中的设定,但一般情况下会遵循上述提到的空间布局原则及其关联的内容编码方案。
```python
import torch
def get_output_shape(input_size=(640, 640), strides=[8, 16, 32], num_classes=80, num_anchors_per_scale=3):
output_shapes = []
for s in strides:
h, w = input_size[0] // s, input_size[1] // s
c = (num_anchors_per_scale * (num_classes + 5))
shape = (h, w, c)
output_shapes.append(shape)
return output_shapes
output_shapes_example = get_output_shape()
print(output_shapes_example)
```
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