yolov5的输出详解

YOLOv5 是一个用于目标检测的深度学习模型，它是基于YOLO（You Look Once）系列算法的最新版本。YOLOv5 的输出包含了检测到的目标的类别、边界框的位置以及置信度。

具体来说，YOLOv5 的输出是一个包含了多个目标的列表，每个目标由以下信息组成：

1. 类别：每个目标被分配一个特定的类别标签，表示它属于哪一类物体，比如人、车辆、动物等。

2. 边界框：每个目标都用一个边界框来描述其位置和大小。边界框通常由左上角和右下角的坐标表示，也可以通过中心点坐标、宽度和高度来表示。

3. 置信度：每个目标还会有一个置信度得分，表示该目标被正确检测到的概率。置信度得分越高，表示模型对该目标的检测越有信心。

除了上述基本信息之外，YOLOv5 还可以输出其他一些附加信息，如目标的关键点位置、方向等。

需要注意的是，YOLOv5 的输出是根据输入图像进行预测得到的，因此对于不同尺寸和比例的输入图像，输出中的边界框坐标也会相应地进行缩放和调整。

总结来说，YOLOv5 的输出详解包括了每个检测到的目标的类别、边界框位置和大小，以及置信度得分，这些信息可以用于进一步的目标跟踪、目标分类和场景分析等任务。