yolov5 后处理阶段
时间: 2023-10-11 17:05:17 浏览: 82
yolov5的后处理阶段包括以下几个步骤:
1. 预测框解码:根据网络输出的预测框参数,对预测框进行解码,得到在原图上的位置和大小信息。
2. NMS(非极大值抑制):使用NMS算法对预测框进行筛选,去除重叠较多的冗余框,只保留置信度最高的框。
3. 类别判断和阈值过滤:根据每个预测框的类别置信度,结合设定的阈值,将低于阈值的框过滤掉,只保留置信度较高的框。
4. 后处理操作:可以对保留下来的框进行进一步的处理,比如根据需要进行边界框的调整、类别标签的映射等。
相关问题
yolov5的后处理阶段
yolov5的后处理阶段主要包括以下几个步骤:
1. 对网络输出进行解析,得到预测框的位置、类别和置信度等信息。
```python
# 解析网络输出
pred = model(imgs) # imgs为输入图像
pred = non_max_suppression(pred, conf_thres=conf_thres, iou_thres=iou_thres)
```
2. 对预测框进行筛选,去除置信度较低的框和重叠度较高的框。
```python
# 对预测框进行筛选
def non_max_suppression(prediction, conf_thres=0.25, iou_thres=0.45, classes=None, agnostic=False):
...
# 筛选置信度较低的框
scores = pred[:, 4] * max_wh # 计算置信度
keep = scores > conf_thres # 筛选置信度大于阈值的框
pred = pred[keep]
# 筛选重叠度较低的框
if len(pred) > 1:
# 计算IoU
iou = bbox_iou(pred[:, :4], pred[:, :4])
# 获取重叠度较低的框
iou = torch.triu(iou, diagonal=1) # 只取上三角部分
iou_max = iou.max(1)[0]
keep = (iou_max <= iou_thres)
pred = pred[keep]
...
```
3. 对预测框进行解码,得到真实框的位置和类别等信息。
```python
# 对预测框进行解码
def xywh2xyxy(x):
y = x.new(x.shape)
y[..., 0] = x[..., 0] - x[..., 2] / 2
y[..., 1] = x[..., 1] - x[..., 3] / 2
y[..., 2] = x[..., 0] + x[..., 2] / 2
y[..., 3] = x[..., 1] + x[..., 3] / 2
return y
def scale_coords(img1_shape, coords, img0_shape, ratio_pad=None):
...
# 对预测框进行解码
coords /= ratio
pad = (img1_shape - ratio_pad) / 2
coords -= torch.cat([pad, pad], dim=-1)
coords[:, [0, 2]] = torch.clamp(coords[:, [0, 2]], 0, img0_shape[1])
coords[:, [1, 3]] = torch.clamp(coords[:, [1, 3]], 0, img0_shape[0])
return coords
```
4. 对预测框进行后处理,包括NMS、类别筛选和可视化等。
```python
# 对预测框进行后处理
for i, det in enumerate(pred): # 遍历每张图像的预测结果
if det is not None and len(det):
det[:, :4] = scale_coords(imgs.shape[2:], det[:, :4], img0.shape).round()
for *xyxy, conf, cls in reversed(det):
# 绘制预测框
label = f'{names[int(cls)]} {conf:.2f}'
plot_one_box(xyxy, im0, label=label, color=colors[int(cls)], line_thickness=3)
```
yolov5 tta
YOLOv5 TTA是YOLOv5在测试阶段使用的一种技术,TTA是Test Time Augmentation的缩写。它是一种数据增强的方法,在模型推理的过程中对输入图像进行多次扰动,然后将多次扰动后的结果进行平均或者投票等操作得到最终的预测结果。
YOLOv5 TTA的使用可以提高模型的推理精度。通过对输入图像进行不同的扰动,可以获得多个不同的预测结果,再进行综合得到更准确的检测结果。常见的扰动方法有图像的旋转、水平翻转、缩放等。通过对图像进行多次扰动,可以避免模型对某些特定形式的输入的过拟合,提高模型的泛化能力。
在YOLOv5中,TTA可以通过简单地设置参数进行启用。启用TTA后,模型对输入图像进行多次扰动,并将多次扰动后的结果进行综合处理。综合的方式可以是将不同扰动的结果进行平均,也可以是采用投票等方式得到最终预测结果。通过使用TTA,可以在不增加额外计算成本的情况下,提高模型的检测精度。
总之,YOLOv5 TTA是一种在测试阶段使用的技术,通过对输入图像进行多次扰动,综合得到最终的预测结果。它可以提高模型的检测精度,提高模型的泛化能力。在YOLOv5中,启用TTA只需简单地设置参数,即可获得更准确的检测结果。
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