yolov5 后处理算子

Yolov5 中的后处理算子主要包括以下几个步骤：

1. 后处理筛选（Post-processing Filtering）：根据预测的边界框（bounding box）和类别概率，通过设定阈值进行筛选，去除概率较低的边界框。

2. NMS（Non-Maximum Suppression）：对于高概率的边界框，采用非极大值抑制算法进行筛选，去除冗余的边界框。NMS 会计算边界框之间的重叠程度（IoU），并保留重叠程度较低的边界框。

3. 类别置信度（Class Confidence）：根据类别概率，可以将边界框进行排序，选取预测概率最高的类别作为最终的类别标签。

4. 边界框调整（Bounding Box Adjustment）：通过对边界框的坐标进行调整，可以获得更准确的目标位置。

这些后处理算子的目的是对模型预测的结果进行优化和筛选，提高目标检测的准确性和稳定性。具体实现细节可以参考 Yolov5 的源代码或相关文档。