yolov5输出目标坐标txt

Yolov5可以通过以下步骤输出目标坐标txt：

1. 首先，在yolov5目录下运行以下命令：

   python detect.py --source <source> --weights <weights> --save-txt

其中，`<source>`为图片或视频的路径，`<weights>`为预训练模型的权重路径。

2. 运行完上述命令后，yolov5会将检测到的目标信息保存在和图片或视频同名的txt文件中，格式为：

   <class> <x_center> <y_center> <width> <height>

其中，`<class>`为目标的类别，`<x_center>`和`<y_center>`为目标中心点的坐标，`<width>`和`<height>`为目标框的宽度和高度。

3. 如果要输出所有目标的坐标信息到一个txt文件中，可以在运行命令时添加`--exist-ok`参数，如下所示：

   python detect.py --source <source> --weights <weights> --save-txt --exist-ok

运行完上述命令后，yolov5会将所有检测到的目标信息保存在`results.txt`文件中，格式与单个txt文件相同。

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yolov4输出目标坐标

Yolov4模型的输出包含每个检测到的目标的类别、置信度和边界框的坐标。具体来说，输出是一个形状为(batch_size, grid_size, grid_size, num_anchors, num_classes + 5)的张量，其中：

- batch_size：指输入张量中的图片数量。
- grid_size：指在特征图上将输入图片分割成的网格数量。
- num_anchors：指每个网格点上使用的锚框数量。
- num_classes：指模型可以检测的目标类别数量。
- 5：指每个目标的输出包含5个值，分别是目标所属的类别、目标的置信度、以及目标边界框的中心点坐标和宽高。

具体来说，输出的前四个值为边界框的中心点坐标和宽高，表示为(x,y,w,h)，其中(x,y)是边界框中心点的坐标，(w,h)是边界框的宽和高。第五个值为目标的置信度，用于表示模型对该目标的检测结果的信心程度。剩下的(num_classes)个值是每个目标属于每个类别的概率分布。

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