yolov5输出维度
时间: 2025-01-01 17:28:55 浏览: 76
### YOLOv5 输出维度详解
YOLOv5 的输出是一个三维张量,其具体尺寸取决于所使用的模型版本以及输入图像的大小。通常情况下,对于标准输入尺寸(如640×640),YOLOv5会生成具有固定数量预测框的结果。
#### 输出张量的具体形式
假设使用默认设置,则YOLOv5产生的输出张量形状为 `[batch_size, num_anchors * grid_h * grid_w, class_num + 5]` 或者简化表示为 `1*25200*85` 形式的向量[^3]。这里的各个组成部分解释如下:
- **Batch Size**: 表示一次前向传播处理了多少幅图片,在单次推理时通常是1。
- **Num Anchors × Grid H × Grid W (25200)**: 这部分代表了不同尺度下的锚点总数乘以其所在网格单元的数量。在YOLOv5中,默认有三个不同的特征层次用于检测物体,每个层次上的网格数目和预设的锚点数共同决定了这一数值。
- 对于大物体:`grid size=20x20`, 使用三种比例的anchor boxes.
- 中等物体:`grid size=40x40`.
- 小物体:`grid size=80x80`.
因此,总的预测边界框数量等于上述三者的总和即 `(20*20+40*40+80*80)*3=25200`.
- **Class Num + 5 (85)**: 每个预测框包含五个回归参数(中心坐标xy、宽高wh及对象存在概率)加上类别得分。如果分类任务涉及80种类别的话,则此处应为85维向量(4个位置参数+1个置信度分数+80个类别分数组成)。
```python
import torch
output_tensor = torch.randn((1, 25200, 85)) # 示例输出张量
print(f'Output tensor shape: {output_tensor.shape}')
```
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