models文件夹下面没有yolov5这个文件更没有models.py这个文件;另外给我一份在原版forward基础上增添计算像素和长宽的代码的forward
时间: 2024-10-10 21:11:11 浏览: 7
看起来您提到的YOLOv5的结构有些混乱,通常情况下,`yolov5`模型及其相关的模块会被组织在一个名为`yolov5`的子目录下,而不是直接放在`models`文件夹中。`model.py`文件会包含主模型类和`forward()`函数定义,这个函数包含了模型的前向传播流程。
如果要在原版`forward()`的基础上增加计算每个检测框的像素位置和尺寸(长宽),这需要访问到YOLOv5中每个预测结果的位置信息,例如`results.xyxy`(边界框的中心点坐标和边缘坐标)。以下是一个简单的示例,假设我们已经有了`results`变量:
```python
# 假设results是一个字典,其中xyxy字段是边界框的信息
def forward(self, x):
# 原始的YOLOv5 forward过程
original_results = super().forward(x)
# 新增计算像素位置和尺寸的部分
for i, detection in enumerate(original_results):
bboxes = detection['xyxy'] / original_results尺度因子 # 将坐标归一化回原图大小
x_c, y_c, w, h = bboxes.unbind(dim=1) # 分离出中心点和边界的四个元素
original_results[i]['x'], original_results[i]['y'], original_results[i]['w'], original_results[i]['h'] = x_c, y_c, w, h
return original_results
```
请注意,上述代码需要根据YOLOv5的具体实现进行调整,尤其是关于`original_results`的格式和如何获取缩放因子的部分。同时,记得检查更新后的代码是否符合YOLOv5项目的编码风格和测试需求。