yolov5输出的维度

Yolov5 输出的维度是一个四维张量，其形状为 [batch_size, num_boxes, num_classes + 5]. 这里的 batch_size 表示输入图像的批次大小，num_boxes 表示每个图像中检测到的边界框的数量，num_classes 表示目标类别的数量加上一个背景类别，5 表示每个边界框的参数维度（偏移量、宽度、高度和目标得分）。

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yolov5输出维度

### YOLOv5 输出维度详解

YOLOv5 的输出是一个三维张量，其具体尺寸取决于所使用的模型版本以及输入图像的大小。通常情况下，对于标准输入尺寸（如640×640），YOLOv5会生成具有固定数量预测框的结果。

#### 输出张量的具体形式

假设使用默认设置，则YOLOv5产生的输出张量形状为 `[batch_size, num_anchors * grid_h * grid_w, class_num + 5]` 或者简化表示为 `1*25200*85` 形式的向量[^3]。这里的各个组成部分解释如下：

- **Batch Size**: 表示一次前向传播处理了多少幅图片，在单次推理时通常是1。
- **Num Anchors × Grid H × Grid W (25200)**: 这部分代表了不同尺度下的锚点总数乘以其所在网格单元的数量。在YOLOv5中，默认有三个不同的特征层次用于检测物体，每个层次上的网格数目和预设的锚点数共同决定了这一数值。

- 对于大物体：`grid size=20x20`, 使用三种比例的anchor boxes.
- 中等物体：`grid size=40x40`.
- 小物体：`grid size=80x80`.

因此，总的预测边界框数量等于上述三者的总和即 `(20*20+40*40+80*80)*3=25200`.

- **Class Num + 5 (85)**: 每个预测框包含五个回归参数（中心坐标xy、宽高wh及对象存在概率）加上类别得分。如果分类任务涉及80种类别的话，则此处应为85维向量（4个位置参数+1个置信度分数+80个类别分数组成）。

import torch

output_tensor = torch.randn((1, 25200, 85))  # 示例输出张量
print(f'Output tensor shape: {output_tensor.shape}')

yolov8输出维度

YOLOv8的输出维度为1x84x8400。其中，1表示批次大小(batch size)，84表示每个输出单元格包含的项数，8400表示总共的输出单元格数量。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [yolov8 模型部署](https://blog.csdn.net/juluwangriyue/article/details/130658424)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [yolov8的Detect层详解(输出维度改动)](https://blog.csdn.net/yjcccccc/article/details/130261153)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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