yolov7NMS参数详解

yolov7NMS是基于YOLOv5的一种改进方法，用于目标检测中的非极大值抑制（NMS）。它的主要目的是减少重复的检测框，并提高检测精度。以下是yolov7NMS的参数详解：

1. iou_threshold：用于确定两个框是否重复，如果它们的IoU（交并比）大于此值，则这些框被认为是重叠的。
2. score_threshold：用于确定一个框是否应该被保留。只有得分高于此值的框才会被保留。
3. method：确定NMS的方法。默认情况下，使用“merge”方法执行NMS，它将重叠框的得分相加。还可以选择“soft-nms”或“diou-nms”方法。
4. sigma：仅在使用“soft-nms”方法时使用。它是高斯函数的标准差，用于减少与最大得分框重叠的其他框的得分。
5. beta：仅在使用“diou-nms”方法时使用。它是衡量两个框之间距离的常数。较大的beta值会导致更多的框被保留。

相关问题

yolov8 head参数详解

根据提供的引用内容，可以了解到yolov8的head部分变化最大，从原先的耦合头变成了解耦头，并且从YOLOv5的Anchor-Based变成了Anchor-Free。具体来说，yolov8的head部分包括三个子模块：SPP，PAN和YOLO。其中，SPP模块是空间金字塔池化模块，用于提取不同尺度的特征；PAN模块是特征金字塔网络，用于将不同尺度的特征进行融合；YOLO模块是输出层，用于预测目标的位置和类别。在yolov8中，这三个子模块是解耦的，可以分别进行训练和优化，从而提高模型的性能和效率。

具体来说，yolov8的head部分包括以下参数：
1. num_classes：目标类别数；
2. num_anchors：anchor数目；
3. in_channels：输入通道数；
4. feat_channels：特征通道数；
5. anchor_generator：anchor生成器，用于生成anchor；
6. bbox_head：bbox头，用于预测目标的位置和类别；
7. train_cfg：训练配置，包括学习率、优化器等参数；
8. test_cfg：测试配置，包括置信度阈值、NMS阈值等参数。

yolov7 test.py详解

YoloV7是目标检测算法YOLO的最新版本，相较于之前的版本，它在模型结构、训练策略和速度等方面都有了较大的改进。test.py文件是用于测试已经训练好的模型的脚本，下面是对test.py文件的详细解释：

1. 导入必要的库和模块

import argparse
import os
import platform
import shutil
import time
from pathlib import Path

import cv2
import torch
import torch.backends.cudnn as cudnn
import numpy as np

from models.experimental import attempt_load
from utils.datasets import LoadStreams, LoadImages
from utils.general import check_img_size, check_requirements, check_imshow, \
    non_max_suppression, apply_classifier, scale_coords, xyxy2xywh, strip_optimizer, set_logging
from utils.plots import plot_one_box
from utils.torch_utils import select_device, load_classifier, time_synchronized

这里导入了一些必要的库和模块，比如PyTorch、OpenCV、NumPy等，以及用于测试的模型、数据集和一些工具函数。

2. 定义输入参数

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default='yolov5s.pt', help='model.pt path(s)')
parser.add_argument('--source', type=str, default='data/images', help='source')  
parser.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)')
parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='object confidence threshold')
parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='IOU threshold for NMS')
parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu')
parser.add_argument('--view-img', action='store_true', help='display results')
parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt')
parser.add_argument('--save-conf', action='store_true', help='save confidences in --save-txt labels')
parser.add_argument('--save-crop', action='store_true', help='save cropped prediction boxes')
parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='do not save images/videos')
parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class: --class 0, or --class 0 2 3')
parser.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS')
parser.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference')
parser.add_argument('--update', action='store_true', help='update all models')
parser.add_argument('--project', default='runs/detect', help='save results to project/name')
parser.add_argument('--name', default='exp', help='save results to project/name')
parser.add_argument('--exist-ok', action='store_true', help='existing project/name ok, do not increment')
opt = parser.parse_args()

这里使用Python的argparse库来定义输入参数，包括模型权重文件、输入数据源、推理尺寸、置信度阈值、NMS阈值等。

3. 加载模型

# 加载模型
model = attempt_load(opt.weights, map_location=device)  # load FP32 model
imgsz = check_img_size(opt.img_size, s=model.stride.max())  # check img_size
if device.type != 'cpu':
    model(torch.zeros(1, 3, imgsz, imgsz).to(device).type_as(next(model.parameters())))  # run once

这里使用`attempt_load()`函数来加载模型，该函数会根据传入的权重文件路径自动选择使用哪个版本的YoloV7模型。同时，这里还会检查输入图片的大小是否符合模型的要求。

4. 设置计算设备

# 设置计算设备
device = select_device(opt.device)
half = device.type != 'cpu'  # half precision only supported on CUDA

# Initialize model
model.to(device).eval()

这里使用`select_device()`函数来选择计算设备（GPU或CPU），并将模型移动到选择的设备上。

5. 加载数据集

# 加载数据集
if os.path.isdir(opt.source):
    dataset = LoadImages(opt.source, img_size=imgsz)
else:
    dataset = LoadStreams(opt.source, img_size=imgsz)

根据输入参数中的数据源，使用`LoadImages()`或`LoadStreams()`函数来加载数据集。这两个函数分别支持从图片文件夹或摄像头/视频中读取数据。

6. 定义类别和颜色

# 定义类别和颜色
names = model.module.names if hasattr(model, 'module') else model.names
colors = [[np.random.randint(0, 255) for _ in range(3)] for _ in names]

这里从模型中获取类别名称，同时为每个类别随机生成一个颜色，用于在图片中绘制框和标签。

7. 定义输出文件夹

# 定义输出文件夹
save_dir = Path(increment_path(Path(opt.project) / opt.name, exist_ok=opt.exist_ok))  # increment run
(save_dir / 'labels' if opt.save_txt else save_dir).mkdir(parents=True, exist_ok=True)  # make dir

这里使用`increment_path()`函数来生成输出文件夹的名称，同时创建相应的文件夹。

8. 开始推理

# 开始推理
for path, img, im0s, vid_cap in dataset:
    t1 = time_synchronized()

    # 图像预处理
    img = torch.from_numpy(img).to(device)
    img = img.half() if half else img.float()
    img /= 255.0
    if img.ndimension() == 3:
        img = img.unsqueeze(0)

    # 推理
    pred = model(img)[0]

    # 后处理
    pred = non_max_suppression(pred, opt.conf_thres, opt.iou_thres, classes=opt.classes, agnostic=opt.agnostic_nms)

    t2 = time_synchronized()

    # 处理结果
    for i, det in enumerate(pred):  # detections per image
        if webcam:  # batch_size >= 1
            p, s, im0 = path[i], f'{i}: ', im0s[i].copy()
        else:
            p, s, im0 = path, '', im0s

        save_path = str(save_dir / p.name)
        txt_path = str(save_dir / 'labels' / p.stem) + ('' if dataset.mode == 'image' else f'_{counter}') + '.txt'

        if det is not None and len(det):
            det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0.shape).round()

            for *xyxy, conf, cls in reversed(det):
                c = int(cls)
                label = f'{names[c]} {conf:.2f}'
                plot_one_box(xyxy, im0, label=label, color=colors[c], line_thickness=3)

                if opt.save_conf:
                    with open(txt_path, 'a') as f:
                        f.write(f'{names[c]} {conf:.2f}\n')

                if opt.save_crop:
                    w = int(xyxy[2] - xyxy[0])
                    h = int(xyxy[3] - xyxy[1])
                    x1 = int(xyxy[0])
                    y1 = int(xyxy[1])
                    x2 = int(xyxy[2])
                    y2 = int(xyxy[3])
                    crop_img = im0[y1:y2, x1:x2]
                    crop_path = save_path + f'_{i}_{c}.jpg'
                    cv2.imwrite(crop_path, crop_img)

            # 保存结果
            if opt.nosave:
                pass
            elif dataset.mode == 'images':
                cv2.imwrite(save_path, im0)
            else:
                if vid_path != save_path:  # new video
                    vid_path = save_path
                    if isinstance(vid_writer, cv2.VideoWriter):
                        vid_writer.release()  # release previous video writer

                    fourcc = 'mp4v'  # output video codec
                    fps = vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
                    w = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
                    h = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
                    vid_writer = cv2.VideoWriter(save_path, cv2.VideoWriter_fourcc(*fourcc), fps, (w, h))
                vid_writer.write(im0)

        # 打印结果
        print(f'{s}Done. ({t2 - t1:.3f}s)')

    # 释放资源
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):  # q to quit
        raise StopIteration
    elif cv2.waitKey(1) == ord('p'):  # p to pause
        cv2.waitKey(-1)

这里使用一个循环来遍历数据集中的所有图像或视频帧，对每张图像或视频帧进行以下操作：

- 图像预处理：将图像转换为PyTorch张量，并进行归一化和类型转换。
- 推理：将图像张量传入模型进行推理，得到预测结果。
- 后处理：对预测结果进行非极大值抑制、类别筛选等后处理操作，得到最终的检测结果。
- 处理结果：对每个检测框进行标签和颜色的绘制，同时可以选择保存检测结果的图片或视频以及标签信息的TXT文件。
- 释放资源：根据按键输入决定是否退出或暂停程序。

9. 总结

以上就是YoloV7的测试脚本test.py的详细解释，通过这个脚本可以方便地测试已经训练好的模型，并对检测结果进行可视化和保存等操作。