yolo格式转换为json

YOLO (You Only Look Once) 是一种实时物体检测算法，它的输出通常不是标准的JSON格式，而是包含检测框、类别概率和坐标信息的一维数组，这种格式被称为“sparse tensors”或“predictions”。每个预测由5个元素组成，分别代表：

1. x, y - 检测框左上角相对于输入图像宽度和高度的归一化位置。
2. width, height - 检测框的宽度和高度也是相对值。
3. confidence - 对该位置有目标的概率。
4. class_id - 目标所属类别的ID。

为了将YOLO的输出转换为JSON，你需要将其拆分成更易于处理的对象，每个对象对应一次检测，包括类别名、边界框的位置和置信度等。例如，对于一个包含多个预测的结果，可能会像下面这样表示：

[
  {
    "class": "car",
    "confidence": 0.98,
    "bbox": [
      {"x": 0.1, "y": 0.2},
      {"width": 0.3, "height": 0.4}
    ]
  },
  {
    "class": "person",
    "confidence": 0.75,
    "bbox": [
      {"x": 0.5, "y": 0.6},
      {"width": 0.2, "height": 0.3}
    ]
  }
]

每个检测项的`bbox`部分是按照原始YOLO输出的顺序组织的。如果需要转换工具，网上有很多开源库可以帮助完成这个过程，如Python的pyyaml或者自定义脚本。