yolov5的推理模型

YOLOv5的推理模型包括预处理和后处理两个部分。预处理阶段主要包括warpAffine和双线性插值，用于对输入图像进行变换和插值操作。后处理阶段主要包括decode解码和NMS（非极大值抑制），用于处理网络输出并生成最终的检测结果。整个推理过程的详细步骤可以参考引用中的讨论。此外，如果需要进一步了解YOLOv5推理模型的实现细节和高性能优化，可以参考引用中提供的目录和代码参考链接。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [YOLOv5推理详解及预处理高性能实现](https://blog.csdn.net/qq_40672115/article/details/127012332)[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^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]