yolo系列推理程序流程

YOLO（You Only Look Once）是一个基于深度学习的目标检测算法，其最新版本是YOLOv4。推理程序流程如下：

1. 输入图像：将待检测的图像输入到YOLOv4模型中。

2. 特征提取：使用卷积神经网络对输入图像进行特征提取，得到特征图。

3. 特征处理：将特征图分成多个网格，每个网格预测一定数量的边界框和类别概率。

4. 预测边界框：通过预测的边界框位置和大小，计算出每个边界框与目标物体的匹配程度。

5. 非极大值抑制（NMS）：对于每个类别，使用NMS算法筛选出最优的边界框，去除冗余的检测结果。

6. 输出结果：输出筛选后的边界框和对应的类别概率，即为模型最终的预测结果。

相关问题

yolo rknn 推理

根据引用提供的信息，yolo rknn推理在以下平台上得到支持：RK3566/RK3568、RK3588/RK3588S和RV1103/RV1106。

要进行yolo rknn推理，首先需要准备一个训练好的yolo模型。然后，将该模型转换为rknn格式，以便在支持的平台上进行推理。

在RK3566/RK3568和RK3588/RK3588S平台上，您可以使用Rockchip官方提供的rknn-toolkit进行yolo模型转换。通过执行一系列命令，您可以将原始的yolo模型转换为rknn格式，并生成推理代码。然后，您可以在RK3566/RK3568和RK3588/RK3588S平台上加载rknn模型并进行推理。

在RV1103/RV1106平台上，您可以使用Rockchip官方提供的rvnn-toolkit进行yolo模型转换。类似于RK3566/RK3568和RK3588/RK3588S平台，您需要将yolo模型转换为rvnn格式，并生成推理代码。然后，您可以在RV1103/RV1106平台上加载rvnn模型并进行推理。

总结起来，要在支持的平台上进行yolo rknn推理，您需要准备好yolo模型，并使用相应的工具将其转换为每个平台所需的格式。然后，您可以使用推理代码加载和执行模型以进行推理。

: RK3566/RK3568, RK3588/RK3588S, RV1103/RV1106

libtorch实现yolo模型推理

libtorch是一个PyTorch C++的库，可以用于实现深度学习模型的推理。Yolo模型是一个经典的目标检测算法，可以快速而准确地检测图像中的物体。

要使用libtorch实现Yolo模型推理，首先需要加载已经训练好的Yolo模型。可以使用PyTorch的Python API将已训练好的模型保存为.pt或.onnx格式，在C++中使用libtorch加载模型。

加载模型后，需要将输入图像进行预处理，将其转换为模型所需的输入格式。Yolo模型通常要求输入图像被裁剪和缩放到固定的大小，并且需要将图像转换为张量。

一旦准备好输入图像，可以通过向模型传递输入张量来进行推理。模型将返回预测的边界框、类别和置信度。根据需要，可以根据置信度进行筛选和后处理，以得到最终的物体检测结果。

推理完成后，可以将结果可视化或保存到文件中。可以使用OpenCV或其他图像处理库对结果进行绘制和后处理，以更好地展示物体检测结果。

总结来说，使用libtorch实现Yolo模型推理需要加载预训练模型、对输入图像进行预处理、传递输入张量进行推理、后处理结果并进行可视化。这样可以实现快速而准确的目标检测任务。