yolov5添加wbf

你可以按照以下步骤将 WBF（Weighted Boxes Fusion）添加到 YOLOv5 中：

1. 导入所需的库和模块：

from ensemble_boxes import *

2. 将模型的输出转换为 Bounding Box 的格式：

outputs = model(img)
boxes = outputs[0]['boxes']
scores = outputs[0]['scores']
labels = outputs[0]['labels']

3. 将框坐标从相对于图像大小转换为绝对坐标：

boxes[:, 0] *= width
boxes[:, 2] *= width
boxes[:, 1] *= height
boxes[:, 3] *= height

4. 定义使用的算法和参数：

iou_thr = 0.5  # IoU 阈值，用于合并重叠的框
skip_box_thr = 0.0001  # 框置信度阈值，低于该阈值的框将被忽略
sigma = 0.1  # 用于计算加权框的方差
weights = [1.0] * len(boxes)  # 每个框的权重，这里假设每个框的权重都相同

5. 使用 WBF 进行框融合：

boxes, scores, labels = weighted_boxes_fusion([boxes], [scores], [labels], weights=weights, iou_thr=iou_thr, skip_box_thr=skip_box_thr)

6. 将融合后的结果转换回相对于图像大小的相对坐标：

boxes[:, 0] /= width
boxes[:, 2] /= width
boxes[:, 1] /= height
boxes[:, 3] /= height

这样，你就可以将 WBF 添加到 YOLOv5 中，用于框融合。请注意，这里的代码只是一个简单示例，实际应用中可能需要进行适当的修改和调整。