详细介绍一下yolov5的输出端

Yolov5 的输出端包含两个部分，分别是 bounding boxes 和 class scores。

Bounding boxes 是指模型预测出来的物体边界框，即识别出物体后用矩形框将其包围起来。每个 bounding box 包含四个值，分别是左上角的 x、y 坐标和右下角的 x、y 坐标。这些值可以用来定位物体在图像中的位置。

Class scores 是指每个 bounding box 对应的物体类别的置信度得分。Yolov5 可以同时识别多个物体，并且可以识别多个类别，因此需要为每个 bounding box 分配一个类别的置信度得分。每个类别的得分是一个概率值，表示该 bounding box 属于该类别的概率大小。

在 Yolov5 的输出端，bounding boxes 和 class scores 是一一对应的，即每个 bounding box 对应一个类别的置信度得分。这些值可以用来确定物体的类别和位置，并且可以用来进行物体检测任务的评估。

相关问题

介绍一下YOLOv5的输出端

YOLOv5的输出端主要包括两部分：边界框和类别预测。

边界框：YOLOv5通过预测边界框来定位目标物体。每个边界框由四个坐标值表示，分别是左上角的x、y坐标和右下角的x、y坐标。同时，每个边界框还有一个置信度（confidence）值，表示该边界框中是否包含物体。

类别预测：YOLOv5可以对每个边界框预测出物体的类别。在训练时，模型需要预测出所有可能的物体类别，并根据实际情况将其分配给正确的类别。在推理时，模型会根据预测的类别和置信度确定最终的物体类别。

综上所述，YOLOv5的输出端可以提供包含物体边界框和类别预测的信息，为目标检测和识别任务提供了基础数据。

yolov5 输出端

在Yolov5中，输出端是通过一系列的卷积层和激活函数来生成预测结果的。首先，通过卷积层将输入特征图进行处理，得到每个预测框的输出结果。每个预测框的输出结果包括类别置信度、预测框的中心点坐标、预测框的宽高以及预测框内是否有物体的置信度等信息。\[1\]

在激活函数的处理中，对于预测框的中心点坐标，先将其乘以2并减去0.5，然后加上网格的宽度/高度，最后乘上步长，以定位到原先预测的那个点。对于预测框的宽高，将其乘以2的平方，并乘上预测框网格的大小。这样可以完成逻辑回归的软判决，将变量映射到0到1之间的S型函数，表示预测框相对于网格占了几分之几的意思。\[3\]

最后，将处理后的结果进行拼接，得到最终的预测结果。\[3\]这样，Yolov5的输出端就完成了对目标的检测和定位。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [YOLOv5的输出端（Head）详解|CSDN创作打卡](https://blog.csdn.net/weixin_55073640/article/details/122652074)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]