yolov5pipeline坐标还原

要理解YOLOv5的坐标还原过程，我们可以参考Scaled-YOLOv4的方法[1]。YOLOv5是基于YOLOv4进行改进的目标检测算法，因此我们可以借鉴一些思想。

在YOLOv5中，网络结构包括了一系列卷积层和完全连接层。这些卷积层负责从输入图像中提取特征，而完全连接层则用于预测目标的类别和边界框坐标。

具体来说，在YOLOv5中，边界框的坐标是相对于特征图的。首先，我们需要将特征图中的位置信息转换为相对于原始图像的位置信息。这一步骤被称为特征图到输入图像的坐标映射。

接着，我们需要对预测的边界框进行还原。在YOLOv5中，边界框的坐标是相对于特征图单元的，而不是相对于整个图像的。因此，我们需要将边界框的坐标映射到特征图上的真实坐标。

最后，我们需要将特征图上的边界框坐标映射回输入图像上的真实坐标。这需要根据特征图到输入图像的坐标映射进行逆操作。

总结一下，YOLOv5的坐标还原过程包括以下几个步骤：
1. 特征图到输入图像的坐标映射
2. 边界框的坐标还原（从特征图单元到特征图上的真实坐标）
3. 特征图上的边界框坐标的逆映射（从特征图上的真实坐标到输入图像上的真实坐标）

这些步骤可以帮助我们将YOLOv5网络预测的边界框坐标还原到输入图像上的真实坐标。具体的实现可以参考Scaled-YOLOv4的方法，并结合YOLOv5的网络结构进行调整。

参考文献：
Scaled-YOLOv4: Scaling Cross Stage Partial Network
YOLO的网络有24个卷积层，后面是2个完全连接的层。使用了1×1还原层和3×3卷积层。完整的网络如下图所示。
我们将该模型实现为卷积神经网络，并在PASCAL VOC检测数据集上对其进行评估。网络的初始卷积层从图像中提取特征，而完全连接的层预测输出概率和坐标。