yolov5的detect层

在Yolov5中，`detect`层是由`models/yolo.py`中的`Detect`类实现的。这个层主要包括以下步骤：

1. 对输入的特征图进行解码，得到预测框的中心坐标、宽度、高度和置信度等信息。
2. 对预测框的中心坐标进行偏移和缩放，得到预测框在原图上的左上角和右下角坐标。
3. 对预测框的置信度进行筛选、非极大抑制和阈值处理，得到最终的检测结果。

具体实现方法如下：

class Detect(nn.Module):
    def __init__(self, nc, anchors):
        super(Detect, self).__init__()
        self.stride = torch.tensor([8, 16, 32])
        self.grid_size = [torch.zeros(1)] * 3
        self.anchor_grid = [torch.tensor(a).float().view(-1, 1, 1, 1, 2) for a in anchors]
        self.register_buffer("anchor_grid", torch.stack(self.anchor_grid, 0))
        self.nl = len(anchors)
        self.na = len(anchors[0]) // 2
        self.nc = nc
        self.no = self.na + 5 + self.nc
        self.softmax = nn.Softmax(2)

    def forward(self, x):
        z = []
        for i in range(self.nl):
            # 获取特征图大小和步长
            bs, _, ny, nx = x[i].shape
            self.grid_size[i] = torch.tensor([nx, ny])
            # 解码预测框信息
            y = x[i].view(bs, self.na, self.no, ny, nx).permute(0, 1, 3, 4, 2).contiguous()
            if not self.training:
                y[..., 4:] = self.softmax(y[..., 4:])
            y[..., :2] = (y[..., :2].sigmoid() * 2. - 0.5 + self.grid_size[i].view(1, 1, 1, 1, 2)) * self.stride[i]
            y[..., 2:4] = (y[..., 2:4].sigmoid() * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i]
            # 拼接预测框信息
            z.append(y.view(bs, -1, self.no))
        # 非极大抑制和置信度筛选
        z = torch.cat(z, 1)
        return non_max_suppression(z[:, :, :4], z[:, :, 4:5] * z[:, :, 5:].max(2)[0], conf_thres=0.25)

在这个实现中，`Detect`类继承自`nn.Module`，包括一个`forward`方法进行前向传播计算。其中，`anchors`是预设的锚框大小，`nc`是类别数目，`no`是预测框的输出通道数目。在`forward`方法中，首先对输入的特征图进行解码，得到预测框的中心坐标、宽度、高度和置信度等信息，然后对预测框的中心坐标进行偏移和缩放，得到预测框在原图上的左上角和右下角坐标，最后对预测框的置信度进行筛选、非极大抑制和阈值处理，得到最终的检测结果。`non_max_suppression`函数是一个非极大抑制函数，用来筛选重叠区域较小的预测框。