yolov5后处理详解
时间: 2024-05-15 14:11:52 浏览: 7
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。
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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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yolov5face是一个用于面部检测的源码,它基于yolov5,是一种用于目标检测和识别的深度学习模型。yolov5face源码详解pdf提供了关于这个源码的详细解释和分析。首先,它介绍了yolov5face的基本原理和架构,包括网络结构、损失函数和训练方法等方面的信息。其次,这份pdf还会解释如何使用yolov5face源码来进行面部检测,包括数据准备、模型训练、推理和评估等方面的内容。此外,pdf中还会深入讨论yolov5face源码中的一些关键技术和优化方法,例如数据增强、模型压缩、后处理算法等。最后,它可能还会提供一些使用案例和性能测试结果,以便帮助用户更好地理解和使用yolov5face源码。总的来说,yolov5face源码详解pdf是一份非常有价值的资料,能够帮助用户深入理解和应用yolov5face源码,提升面部检测的准确性和性能。