yolov5的输出张量格式

YOLOv5的输出张量格式是一个形状为(N, C, H, W)的四维张量，其中：
- N是批次大小（batch size）
- C是类别数量加上5个边界框参数（x、y、w、h和置信度）
- H和W是输入图像的高度和宽度

具体地，对于每个边界框，输出张量的C维度被分成以下几个部分：
- 前4个元素是边界框的坐标信息（x、y、w、h）
- 第5个元素是边界框的置信度（confidence）
- 余下的元素是每个类别的置信度，用于表示该边界框属于每个类别的概率

请注意，YOLOv5输出的边界框坐标是相对于输入图像的尺寸的相对值，而不是绝对像素值。

相关问题

yolov7输出张量

YOLOv7 是一个目标检测算法，它的输出是一个张量，包含了检测到的目标的相关信息。具体来说，输出张量一般是一个 N×(5+C) 的矩阵，其中 N 是检测到的目标数量，C 是类别数。

每个目标在输出张量中占据一行，包含以下信息：
- 目标的位置：通常用边界框（bounding box）表示，由左上角和右下角的坐标确定。
- 目标的类别：用一个整数表示目标所属的类别。
- 目标的置信度：用一个分数表示模型对目标存在的预测置信度。

此外，YOLOv7 还可以输出目标的其他信息，如目标的姿态、速度等，具体的输出格式可能会有所不同，取决于训练时的配置和网络结构。

yolov5的输出张量

YOLOv5的输出张量是一个形状为[batches, 25200, 85]的张量。其中，batches表示批次数，25200表示输入图像被划分为7x7个网格，每个网格对应一个30维的向量，85表示每个向量包含了目标的类别和位置信息。具体来说，每个向量包含了4个坐标值（中心点x、中心点y、宽度、高度）、1个目标得分、80个类别得分。其中，目标得分表示该向量所对应的网格中是否存在目标，类别得分表示该目标属于80个类别中的哪一类。