yolov5代码分层输出

Yolov5的代码中，分层输出是通过`model.forward()`函数实现的。在Yolov5中，模型的主体部分被称为`Model`类，其定义在`models/yolo.py`文件中。

在`forward()`函数中，通过一系列的卷积操作，特征提取层将输入图像转换为高维特征图。然后，通过多个特征融合层和检测头层，以不同尺度的特征图作为输入，分别进行目标检测。

在Yolov5中，特征融合层用于将不同尺度的特征图进行融合，以捕捉不同大小的目标信息。检测头层用于生成目标检测的预测结果，包括目标的边界框位置和类别概率。

代码中的分层输出可以通过以下方式获取：

# 导入必要的库
from models.yolo import Model

# 创建模型实例
model = Model(...)

# 输入图片
input_image = ...

# 前向传播计算
outputs = model.forward(input_image)

# 获取不同尺度的预测结果
preds = outputs['pred']

# 输出预测结果
for i, pred in enumerate(preds):
    # 获取第i个尺度的预测结果
    # pred 包含目标的边界框位置和类别概率等信息
    ...

通过遍历`preds`列表，可以获取不同尺度的预测结果，每个预测结果包含目标的边界框位置和类别概率等信息。具体的处理方式可以根据实际需求进行进一步操作。