yolov5后处理详解

YOLOv5是一种目标检测算法，用于检测图像或视频中的物体。其后处理步骤包括非极大值抑制（NMS）、置信度阈值筛选等。具体地说，YOLOv5的后处理步骤如下：

1. 首先，对每个网格cell的每个anchor，计算置信度得分。每个anchor对应的得分为该anchor包含物体的概率乘以该物体的置信度。其中，物体的置信度指的是在进行训练时，使用交叉熵损失函数计算得到的物体存在概率。

2. 对于每个网格cell，保留置信度得分最高的anchor，并将其对应的物体检测框作为预测框。

3. 对于所有预测框，执行非极大值抑制（NMS）操作。NMS操作会剔除那些与置信度最高的预测框IoU重叠程度高于一定阈值（一般为0.5）的预测框。

4. 最后，根据预测框的置信度得分进行筛选。只保留得分高于设定阈值（一般为0.25）的预测框。