yolov2的坐标框信息从哪里看

YOLOv2模型的边界框坐标信息可以从模型的输出中获取。在YOLOv2中，输出是一个张量，其形状通常是(batch_size, grid_size, grid_size, num_anchors * (5 + num_classes))。每个格子（grid）都对应一个预定义的边界框数量（num_anchors），每个边界框由5个坐标值和类别信息组成。

具体来说，每个边界框的5个坐标值包括：
- 相对于当前格子（grid）的x轴偏移量
- 相对于当前格子（grid）的y轴偏移量
- 相对于当前格子（grid）的宽度
- 相对于当前格子（grid）的高度
- 目标置信度（confidence）

这些坐标值可以根据预测结果和模型参数进行解码和转换，以获取在原始图像中的绝对坐标。

请注意，具体的实现细节可能会因使用的深度学习框架、网络结构和数据格式而有所不同。建议参考相关框架或库的文档以了解如何从YOLOv2的输出中提取边界框坐标信息。

相关问题

yolov8获取边框坐标

要获取YOLOv8检测到的边框坐标，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，使用YOLOv8模型对输入图像进行目标检测。您可以使用已经训练好的YOLOv8模型或训练自己的模型。

2. 在模型输出中，每个检测到的目标都有一个边界框（bounding box），通常用四个坐标值来表示：左上角的x和y坐标，以及边界框的宽度和高度。

3. 遍历模型输出中的每个检测到的目标，提取其边界框坐标。这些坐标值可以通过解码模型输出中的位置信息得到。具体的解码方式可能因不同的YOLOv8实现而有所不同。

4. 可以根据需要对边界框坐标进行后处理，例如将它们转换为相对于输入图像的绝对坐标，或者进行尺度调整等。

请注意，YOLOv8的实现可能因不同的库或框架而有所不同，因此具体的代码实现可能会有所差异。我提供的是一般性的步骤，您可能需要根据您使用的具体实现进行适当的调整。

yolov5目标框中心坐标

Yolov5的目标框中心坐标通常使用相对于图像宽度和高度的归一化坐标表示。具体而言，目标框的中心坐标是一个包含两个值的元组，分别表示x轴和y轴方向上的归一化坐标。

在Yolov5中，目标框的中心坐标的范围是[0, 1]，其中(0, 0)表示左上角，(1, 1)表示右下角。例如，(0.5, 0.5)表示目标框的中心位于图像的正中心。

需要注意的是，这些归一化坐标需要根据图像的实际尺寸进行缩放才能得到真实的像素坐标。