YOLO目标检测算法伪代码描述
时间: 2023-10-12 15:20:56 浏览: 63
以下为YOLO目标检测算法的伪代码描述:
1. 预处理
对输入图像进行缩放和归一化操作,将其转换为网络的输入格式(如416x416)。
2. 网络前向传播
将预处理后的图像输入到YOLO神经网络中进行前向传播,得到输出特征图。
3. 特征解码
将输出特征图解码为目标框和类别概率。
4. 阈值筛选
对解码后的目标框进行阈值筛选,去除概率低于设定阈值的目标框。
5. 非极大值抑制
对筛选后的目标框进行非极大值抑制(NMS)操作,去除重复检测的目标框。
6. 输出结果
输出最终的目标框和类别概率。
下面是更详细的伪代码描述:
```
# 输入图像预处理
image = cv2.imread(image_path)
image = cv2.resize(image, (input_size, input_size))
image = image / 255.0
image = np.expand_dims(image, axis=0)
# 网络前向传播
output = model.predict(image)
# 特征解码
boxes, objectness, classes = decode_output(output, anchors, num_classes, input_size)
# 阈值筛选
selected_boxes, selected_scores, selected_classes = filter_boxes(boxes, objectness, classes, score_threshold)
# 非极大值抑制
nms_boxes, nms_scores, nms_classes = non_max_suppression(selected_boxes, selected_scores, selected_classes, iou_threshold)
# 输出结果
for i in range(len(nms_boxes)):
print("class: {}, confidence: {:.2f}, box: {}".format(class_names[nms_classes[i]], nms_scores[i], nms_boxes[i]))
```