YOLOv5中自适应图片放缩

YOLOv5中的自适应图片放缩是通过对输入图像进行缩放操作来实现的。YOLOv5使用的是相对于输入图像的尺寸进行计算的坐标和尺寸，因此可以适应不同尺寸的图像。

在YOLOv5中，可以通过设置参数`--img-size`来指定输入图像的尺寸。默认情况下，`--img-size`的值为640，表示输入图像的宽度和高度都为640像素。如果输入图像的尺寸不是640x640，YOLOv5会将其缩放到指定的尺寸。

当输入图像的尺寸大于640x640时，YOLOv5会将其缩放到640x640，然后进行目标检测。当输入图像的尺寸小于640x640时，YOLOv5会将其放大到640x640，然后进行目标检测。这样可以保证在不同尺寸的图像上都能得到较好的检测结果。

因此，YOLOv5中的自适应图片放缩可以使算法适应不同尺寸的图像，并且保持一定的检测精度。

相关问题

C++基于MFC设置对话框、所有控件和字体自适应放缩程序

对于C++基于MFC设置对话框、所有控件和字体自适应放缩程序，可以采用以下步骤：

1. 在对话框类的头文件中添加如下成员变量：

CRect m_rectDlg;  // 对话框矩形区域
CFont m_font;    // 字体

2. 在OnInitDialog函数中初始化成员变量：

BOOL CMyDialog::OnInitDialog()
{
    CDialogEx::OnInitDialog();

    // 获取对话框矩形区域
    GetClientRect(m_rectDlg);

    // 获取字体
    LOGFONT lf;
    GetFont()->GetLogFont(&lf);
    m_font.CreateFontIndirect(&lf);

    // 设置所有控件自适应放缩
    ModifyStyleEx(0, WS_EX_CONTROLPARENT);

    return TRUE;
}

3. 在OnSize函数中实现对所有控件的自适应放缩：

void CMyDialog::OnSize(UINT nType, int cx, int cy)
{
    CDialogEx::OnSize(nType, cx, cy);

    // 获取当前对话框矩形区域
    CRect rect;
    GetClientRect(rect);

    // 计算放缩比例
    float fRateX = (float)rect.Width() / (float)m_rectDlg.Width();
    float fRateY = (float)rect.Height() / (float)m_rectDlg.Height();

    // 放缩字体
    LOGFONT lf;
    m_font.GetLogFont(&lf);
    lf.lfHeight = (LONG)(lf.lfHeight * fRateY);
    m_font.Detach();
    m_font.CreateFontIndirect(&lf);
    SetFont(&m_font);

    // 放缩控件
    CWnd* pChild = GetWindow(GW_CHILD);
    while (pChild)
    {
        CRect rectChild;
        pChild->GetWindowRect(rectChild);
        ScreenToClient(rectChild);
        rectChild.left = (int)(rectChild.left * fRateX);
        rectChild.right = (int)(rectChild.right * fRateX);
        rectChild.top = (int)(rectChild.top * fRateY);
        rectChild.bottom = (int)(rectChild.bottom * fRateY);
        pChild->MoveWindow(rectChild);
        pChild = pChild->GetNextWindow();
    }

    // 更新对话框矩形区域
    m_rectDlg = rect;
}

通过以上步骤，即可实现C++基于MFC设置对话框、所有控件和字体自适应放缩程序。

yolov5BiFPN

yolov5BiFPN是指在yolov5模型中使用了BiFPN结构。BiFPN是一种改进版的FPN网络结构，主要用于目标检测任务。它采用加权且双向连接的方式，通过构造双向通道实现跨尺度连接，将特征提取网络中的特征直接与自下而上路径中的相对大小特征融合，保留了更浅的语义信息，而不会丢失太多的深层语义信息。\[3\]

在BiFPN结构中，加权融合方式采用了快速归一化融合(Fast normalized fusion)。这种融合方式是为了提高训练速度而设计的，它将权重放缩至0~1范围内，而没有使用Softmax方式，因此训练速度很快。跨尺度连接通过添加一个跳跃连接和双向路径来实现。整个BiFPN结构如图4.11所示。\[2\]

在yolov5的代码中，可以在models/yolo.py文件的parse_model函数中搜索elif m is Concat:语句，在其后面加上BiFPN_Concat相关语句，具体可以添加以下代码：

elif m in \[Concat, BiFPN_Concat2, BiFPN_Concat3\]:
    c2 = sum(ch\[x\] for x in f)

这样就可以实现对BiFPN_Concat结构的添加。\[1\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [深度学习实战 1 YOLOv5结合BiFPN](https://blog.csdn.net/qq_41134483/article/details/127675346)[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]
- *2* *3* [YOLOv5改进-引入BiFPN](https://blog.csdn.net/weixin_57130167/article/details/130463783)[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 ]