yolo多模型提高识别率

### 使用多个 YOLO 模型提升目标检测准确性

为了提高物体识别的准确性，可以采用多种策略组合不同的 YOLO 模型。这些方法不仅依赖于单个模型的强大能力，还利用了不同版本或配置下的模型之间的互补特性。

#### 1. 多尺度输入融合
通过调整输入图像的不同分辨率，分别送入相同或不同版本的 YOLO 模型中进行推理。由于各个尺度上的特征表达有所差异，最终的结果可以通过加权平均或其他方式结合起来，从而增强对于多尺寸对象的鲁棒性[^1]。

#### 2. 不同版本集成学习
选择一系列具有代表性的 YOLO 版本（如 v3, v4 和 v5），针对特定应用场景训练各自的最佳参数设置。之后，在实际应用时让每种版本独立运行一次预测过程；再依据设定好的规则汇总各版输出结果——比如投票机制选出最可能的对象标签，或是计算置信度得分最高的那一类作为最终判定标准。

#### 3. 跨域迁移优化
当面临跨领域任务转换需求时（例如从自然场景切换至医疗影像分析），可预先准备一组经过预训练的基础 YOLO 模型库。接着根据不同领域的特点微调相应子集内的权重参数，使得整体系统能够在保持原有泛化水平的同时更好地适应新环境的要求[^3]。

import torch
from yolov5 import YOLOv5

def ensemble_predict(models, image_path):
    predictions = []
    
    for model in models:
        yolo_model = YOLOv5(model)
        pred = yolo_model.predict(image_path)
        predictions.append(pred)

    # Implement your own logic to merge the results from different models.
    final_prediction = combine_predictions(predictions)
    
    return final_prediction
    
def combine_predictions(predictions_list):
    """Combine multiple prediction outputs into one."""
    combined_pred = {}
    # Example implementation (this should be replaced with actual merging strategy).
    for preds in predictions_list:
        for obj_class, bbox_info in preds.items():
            if obj_class not in combined_pred:
                combined_pred[obj_class] = [bbox_info]
            else:
                combined_pred[obj_class].append(bbox_info)
                
    return combined_pred