yolov5 rknn 后处理

yolov5 rknn 后处理可以通过以下步骤实现：

1. 从rknn模型输出的结果中提取出检测框的坐标、类别和置信度信息。
2. 根据置信度对检测框进行筛选，去除置信度较低的检测框。
3. 对于同一物体可能被多个检测框检测到的情况，采用非极大值抑制（NMS）算法进行去重。
4. 将筛选后的检测框绘制在原图上，并输出检测结果。

相关问题

yolov5 rknn后处理

yolov5 rknn后处理主要包括以下几个步骤：

1. 解析rknn输出：rknn模型输出的是一个一维数组，需要根据模型输出的shape和anchor等信息解析出每个检测框的位置、置信度和类别概率等信息。

2. 进行非极大值抑制（NMS）：对于同一物体可能会被多个检测框检测到的情况，需要进行NMS处理，保留置信度最高的检测框。

3. 根据anchor还原检测框：在进行NMS处理后，需要根据anchor还原检测框的位置。

4. 进行后处理：包括将检测框坐标从归一化坐标还原到原图坐标、筛选出置信度高于阈值的检测框、根据类别概率进行筛选等。

rknn yolov5后处理

RKNN是一种用于在边缘设备上进行深度学习模型推理的工具，而YOLOv5是一种目标检测算法。在RKNN YOLOv5后处理中，主要包括以下几个步骤：

1. 解码：将模型输出的编码结果解码为边界框的坐标和类别概率。

2. NMS（非极大值抑制）：由于YOLOv5会生成大量的候选框，NMS用于去除重叠度较高的候选框，只保留最具代表性的候选框。

3. 类别筛选：根据设定的阈值，筛选出置信度高于阈值的候选框，并将其对应的类别标签输出。

4. 边界框调整：根据模型训练时使用的先验框信息，对解码后的边界框进行调整，得到最终的检测结果。