yolov7 检测像素点的绝对位置跟检测框的绝对位置关系

YOLOv7检测器检测出的物体框是相对于图像的左上角而言的，因此它们的位置是以像素为单位的。与此同时，YOLOv7模型也可以输出每个物体框中心点的坐标和宽度/高度（在归一化尺度下）。因此，可以通过将物体框的相对位置与图像的绝对位置结合起来，计算出物体框的绝对位置。例如，假设检测到的物体框位于图像的(x,y)位置，宽度w，高度h，则其绝对位置可以计算为：左上角的绝对位置是(x - w/2, y - h/2)，右下角的绝对位置是(x + w/2, y + h/2)。

相关问题

yolov7 检测像素点的绝对位置跟物体框的绝对位置相同吗？

在YOLOv7检测器中，像素点的绝对位置与物体框的绝对位置是不同的。像素点的绝对位置是指在图像中的坐标位置，而物体框的绝对位置是指物体框在整张图像中的位置。例如，在图像中，一个像素点可能在(x,y)的位置，而一个物体框可能在图像的左上角为(x1,y1)、右下角为(x2,y2)的位置。因此它们的绝对位置是不同的。

yolov检测完目标对象后如何输出坐标

YOLO (You Only Look Once) 是一种实时目标检测算法，它通过一次前向传播就预测出图像中所有感兴趣区域及其对应的类别概率。在YOLO检测到目标对象后，会输出每个检测框的信息，包括位置坐标和置信度。

具体来说，YOLO将图像分割成网格，并对每个网格单元预测固定数目的边界框（bounding boxes）。每个边界框由5个元素组成：中心点(x, y)，宽度(w), 高度(h)，以及对应类别的概率(p)。其中，(x, y)是相对于网格中心点的偏移量，w和h是相对于原图尺度缩放后的尺寸。

例如，对于YOLOv3这样的版本，输出层通常包含三个不同的尺度（scales），每个尺度负责不同大小的目标。在输出层中，每个边界框的位置信息是以相对于网格格点坐标的偏移来表示的，而不是绝对像素值。

输出格式通常是这样的：

[[x1, y1, w1, h1, p1_class1, ...], [x2, y2, w2, h2, p2_class1, ...], ...]

这里的(x1, y1)是第一个边界框左上角的坐标，w1和h1是边界框的宽度和高度。p1_class1表示该边界框属于第一个类别的概率。