yolov5-obb去除重叠框

在 YOLOv5 中，可以通过设置 `--iou-thres` 参数来控制重叠框的筛选。`--iou-thres` 参数用于控制重叠框的 IoU 阈值，当两个检测框的 IoU 值超过该阈值时，只保留置信度更高的检测框。

举个例子，假设我们设置 `--iou-thres 0.5`，并且在同一个位置检测到了两个框，它们的 IoU 值为 0.6，置信度分别为 0.8 和 0.9。在这种情况下，只保留置信度更高的框（即置信度为 0.9 的框），而将置信度为 0.8 的框删除。

另外，YOLOv5 还提供了 `--agnostic-nms` 参数，用于控制是否应该对不同类别之间的检测框进行 NMS（非极大值抑制）。如果设置为 True，则只考虑同一类别之间的重叠框，而不考虑不同类别之间的重叠框。

相关问题

yolov5-obb

Yolov5-obb 是一种目标检测算法，它是根据Yolov5算法进行改进，用于检测并定位物体的边界框（Bounding Box）。OBB（Oriented Bounding Box）指的是定向边界框，它可以更准确地描述物体的形状，尤其适用于旋转或倾斜的物体。Yolov5-obb的目标是通过对图像进行分析，识别出图像中的物体，并生成相应的边界框来定位物体。它在许多计算机视觉应用中具有广泛的应用，如目标跟踪、自动驾驶、物体计数等。

YOLOV5-OBB

YOLOV5-OBB是一种用于斜框目标检测的神经网络模型。它是基于YOLOv5框架改写而来的，主要用于检测倾斜的目标物体。YOLOV5-OBB的原理和细节可以在相关的中文博客和知乎文章中找到详细介绍。

要使用YOLOV5-OBB，首先需要将yolov5s.wts文件复制到工程目录下的Yolov5_obb_Tensorrt_Infer文件夹中。然后，可以根据需求对YOLOV5-OBB进行进一步的剪枝和优化，比如使用yolov8_obb旋转框检测或者yolov8_obb旋转框跟踪等技术。

总结来说，YOLOV5-OBB是一种用于斜框目标检测的网络模型，它可以通过TensorRT进行部署和推理。通过遵循相应的教程和步骤，你可以学习如何使用YOLOV5-OBB，并将其应用到你的目标检测项目中。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Yolov5旋转框(斜框)检测tensorrt部署(C++)从入门到入坟](https://blog.csdn.net/qq_41043389/article/details/127777272)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [yolov5_obb旋转框检测（kld loss、probloss）,剪枝，跟踪](https://blog.csdn.net/qq_39128381/article/details/131570890)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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