YOLOv5的输出端包含什么模块

YOLOv5的输出端包含以下模块：

1. Convolutional Layer：用于提取图像特征的卷积层。

2. SPP（Spatial Pyramid Pooling）Layer：用于对不同大小的感受野进行池化操作，以提高检测精度。

3. Detection Layer：用于检测目标的层，包含了目标框的坐标、置信度和类别概率的预测。

4. Non-Maximum Suppression（NMS）Layer：用于去除冗余的目标框，以得到最终的检测结果。

5. Post-Processing Layer：用于后处理，如将目标框转换为实际尺寸、去除不可靠的检测结果等。

相关问题

yolov5 输出端

在Yolov5中，输出端是通过一系列的卷积层和激活函数来生成预测结果的。首先，通过卷积层将输入特征图进行处理，得到每个预测框的输出结果。每个预测框的输出结果包括类别置信度、预测框的中心点坐标、预测框的宽高以及预测框内是否有物体的置信度等信息。\[1\]

在激活函数的处理中，对于预测框的中心点坐标，先将其乘以2并减去0.5，然后加上网格的宽度/高度，最后乘上步长，以定位到原先预测的那个点。对于预测框的宽高，将其乘以2的平方，并乘上预测框网格的大小。这样可以完成逻辑回归的软判决，将变量映射到0到1之间的S型函数，表示预测框相对于网格占了几分之几的意思。\[3\]

最后，将处理后的结果进行拼接，得到最终的预测结果。\[3\]这样，Yolov5的输出端就完成了对目标的检测和定位。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [YOLOv5的输出端（Head）详解|CSDN创作打卡](https://blog.csdn.net/weixin_55073640/article/details/122652074)[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]
[ .reference_list ]

yolov5输出端的介绍

YOLOv5的输出端包括预测框、置信度分数、类别标签和角度信息。具体来说，每个预测框都有一个四元组坐标(x, y, w, h)，表示该框在图像上的位置和大小，其中(x, y)表示框的中心坐标，w和h表示宽度和高度。每个预测框还带有一个置信度分数，用来表示该框的可靠程度，值越高表示越可信。同时，每个预测框还带有一个类别标签，用来表示该框中物体的类别，比如人、车、动物等。最后，YOLOv5的输出端还可以包含角度信息，用来表示预测框的旋转角度。总体而言，YOLOv5的输出端结构简洁明了，可以提供详细的目标检测结果，便于后续的处理和分析。