yolo_human_det(img, model=None, reso=416, confidence=0.70):

这是一个函数，用于使用YOLO模型检测图像中的人体。下面是每个参数的解释：

- img: 待检测的图像
- model: YOLO模型的路径，默认为None，表示使用默认的权重文件
- reso: 输入图像的分辨率，默认为416
- confidence: 置信度阈值，默认为0.70

该函数的输出是一个列表，包含所有检测到的人体的边界框坐标、置信度和类别标签。

相关问题

def yolo_human_det(img, model=None, reso=416, confidence=0.70):

这是一个使用 YOLO 算法进行人体检测的函数。YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，它将图像分成多个网格，并对每个网格进行分类和边框回归。在这个函数中，输入的参数包括一个图像，一个预训练好的 YOLO 模型（如果没有提供，则默认使用 COCO 数据集上预训练的 YOLO 模型），检测时的分辨率（reso），和置信度（confidence）阈值。

函数的具体实现需要使用到 YOLO 模型的相关代码，这里无法提供完整的代码。

res = yolo_model(img)的res格式

在YOLO模型中，`res`通常是一个元组，包含三个元素：

1. `res[0]`是一个形状为`(batch_size, grid_size, grid_size, num_anchors, num_classes)`的张量，表示每个锚框对应每个类别的预测概率；
2. `res[1]`是一个形状为`(batch_size, grid_size, grid_size, num_anchors, 4)`的张量，表示每个锚框的位置和尺寸信息，四个元素分别为`(x,y,w,h)`；
3. `res[2]`是一个形状为`(batch_size, image_height, image_width, 3)`的张量，表示模型的预测结果图像，其中3个通道分别为`(r,g,b)`。

需要注意的是，`res`的具体格式可能会因不同YOLO模型的实现而有所不同。