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。

相关问题

yolov5后处理 详解

yolov5的后处理包括解码和筛选两个主要步骤。首先，通过使用核函数对yolov5的输出结果进行解码，将输出的tensor(n x 85)恢复成框的坐标和类别信息。其中，85是cx, cy, width, height, objness, classification*80。\[1\]解码后的结果是相对于调整图片的xywh坐标。

接下来，进行筛选的过程。首先，对每张图片进行单独的预测，提取出张量\[(p3*p3+p4*p4+p5*p5)*3, 5+cls_nums\]。然后，从这个张量中筛选出大于阈值的框。如果有标签信息，将标签信息添加到筛选的框后面。如果没有框，就继续处理下一张图片。\[3\]

总结起来，yolov5的后处理包括解码和筛选两个步骤。解码将输出的tensor恢复成框的坐标和类别信息，而筛选则是根据阈值对框进行筛选，并将标签信息添加到筛选的框后面。\[1\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Yolov5后处理代码 | cpu部分](https://blog.csdn.net/weixin_43236007/article/details/128390593)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [关于yolov5后处理细节](https://blog.csdn.net/weixin_43088933/article/details/124195863)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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yolov5的框架详解

YOLOv5是一种基于深度学习的目标检测框架，使用Python编写，支持GPU和CPU两种计算环境。它是YOLO（You Only Look Once）系列的最新版本，相比于之前的版本，YOLOv5在速度和精度上都有了明显的提升。

YOLOv5的主要特点和优势如下：

1.快速：YOLOv5采用的是基于单个神经网络的端到端目标检测方法，能够实时进行目标检测。

2.高精度：YOLOv5采用的是新的SPP(Spatial Pyramid Pooling)结构，可以在不增加计算量的情况下提高检测精度。

3.易于训练：YOLOv5的训练和测试都非常简单，只需要几行代码就可以完成。

4.开源：YOLOv5是开源的，任何人都可以自由使用和修改。

下面是YOLOv5的具体流程：

1.输入图片数据，将其缩放到指定大小。

2.将缩放后的图片数据送入卷积神经网络中。

3.经过多个卷积层和池化层的处理，提取出图片特征。

4.使用SPP结构对特征进行处理，得到不同尺度的特征图。

5.将不同尺度的特征图和原始特征图融合在一起，得到最终的特征图。

6.对特征图进行卷积操作，得到目标检测结果。

7.使用非极大值抑制算法去除重叠框，得到最终的检测结果。

总的来说，YOLOv5是一种快速、高精度、易于训练、开源的目标检测框架，适用于各种视觉应用领域，如自动驾驶、智能安防、机器人等。