yolov5 为什么 1*255*h*w -> 3*85*h*w
时间: 2024-06-18 22:03:18 浏览: 16
YOLOv5是一种目标检测算法,它使用深度神经网络来检测图像中的目标。在YOLOv5中,输入图像首先被划分为网格,每个网格负责检测其中的目标。对于每个网格,YOLOv5模型会输出一组参数,其中包括目标的类别、位置和置信度等信息。在YOLOv5的输出中,1*255*h*w表示每个网格对应的预测信息,其中255代表类别数(包括背景),h和w分别表示输入图像的高度和宽度。3*85*h*w则是将1*255*h*w转化后的结果,其中3表示每个网格的预测信息的数量(类别概率、位置坐标和置信度),85则是每个预测信息所包含的参数个数。因此,3*85*h*w表示每个网格对应的目标检测结果。
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为什么 yolov5 1*255*h*w -> 3*85*h*w
YOLOv5是一个目标检测模型,它的输入是一张图片,大小为1*255*h*w,其中h和w分别表示图片的高和宽。输出则是目标框的信息,其大小为3*85*h*w。这个输出是由YOLOv5的网络模型计算得出的,其中3表示每个像素点检测出的最多目标框数,而85则代表每个目标框的信息。其中,85这个数字可以被分解成5个部分,分别代表目标框的中心坐标x、y,目标框的宽度w、高度h,以及目标类别和置信度信息等。这样设计的目的是为了方便后续处理和解析。
yolov5里的autoanchor.py怎么改为K-means++
在YOLOv5中使用K-means++替代autoanchor.py的步骤如下:
1. 安装依赖:sklearn
```
pip install sklearn
```
2. 在train.py中导入sklearn.cluster.KMeans:
```python
from sklearn.cluster import KMeans
```
3. 将autoanchor.py中的代码替换为以下代码:
```python
def kmean_anchors(dataset, num_anchors, img_size, thr=4.0):
from tqdm.auto import tqdm
from itertools import product as product
shapes = []
for i in tqdm(range(len(dataset)), desc='Collecting shapes'):
_, _, height, width = dataset[i]
shapes.append([width, height])
shapes = np.array(shapes)
# K-means聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=num_anchors, n_init=20, max_iter=1000)
kmeans.fit(shapes)
# 打印聚类结果
print('Anchor Sizes:')
anchors = kmeans.cluster_centers_
for i, anchor in enumerate(anchors):
print(f'{i+1}: {anchor[0]:.0f}x{anchor[1]:.0f}')
# 根据最大边长进行排序
sorted_indices = np.argsort(anchors.max(axis=1))[::-1]
sorted_anchors = anchors[sorted_indices]
# 进行尺寸调整以适应图像大小
w, h = img_size
scaled_anchors = np.multiply(sorted_anchors, np.array([w, h])) / thr
return scaled_anchors
```
4. 在train.py中调用kmean_anchors函数:
```python
anchors = kmean_anchors(dataset, num_anchors, img_size)
```
这样就可以使用K-means++替代autoanchor.py了。