yolov5输出端的介绍

YoloV5的输出端（Output Head）是指在模型的最后一层卷积层之后，用于生成预测结果的一组卷积层和全连接层。YoloV5的输出端主要有两个部分，分别是分类器（Classification Head）和回归器（Regression Head）。下面分别介绍一下这两个部分。

1. 分类器（Classification Head）：分类器是用来对检测到的物体进行分类的部分，它主要由一组全连接层组成，在输出层的每个位置上预测物体的类别。通常情况下，每个物体只属于一个类别，因此YoloV5的分类器使用了softmax函数来对每个类别进行概率归一化，以得到物体属于每个类别的概率。

2. 回归器（Regression Head）：回归器是用来对检测到的物体进行定位的部分，它主要由一组卷积层和全连接层组成，在输出层的每个位置上预测物体的位置和尺寸信息。具体来说，回归器会预测一个物体的中心坐标、宽度和高度，这些信息可以用来确定物体在图像中的位置和大小。

总的来说，YoloV5的输出端使用了分类器和回归器两个部分来预测检测结果，其中分类器用于判断物体的类别，回归器用于定位物体的位置和尺寸。

相关问题

yolov5 输出端

在Yolov5中，输出端是通过一系列的卷积层和激活函数来生成预测结果的。首先，通过卷积层将输入特征图进行处理，得到每个预测框的输出结果。每个预测框的输出结果包括类别置信度、预测框的中心点坐标、预测框的宽高以及预测框内是否有物体的置信度等信息。\[1\]

在激活函数的处理中，对于预测框的中心点坐标，先将其乘以2并减去0.5，然后加上网格的宽度/高度，最后乘上步长，以定位到原先预测的那个点。对于预测框的宽高，将其乘以2的平方，并乘上预测框网格的大小。这样可以完成逻辑回归的软判决，将变量映射到0到1之间的S型函数，表示预测框相对于网格占了几分之几的意思。\[3\]

最后，将处理后的结果进行拼接，得到最终的预测结果。\[3\]这样，Yolov5的输出端就完成了对目标的检测和定位。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [YOLOv5的输出端（Head）详解|CSDN创作打卡](https://blog.csdn.net/weixin_55073640/article/details/122652074)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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yolov5输出端的作用

Yolov5的输出端主要用于检测和定位物体。在目标检测任务中，Yolov5会将输入图像分成不同的网格，并为每个网格预测出多个候选框。输出端的作用就是对这些候选框进行分类和定位，确定每个候选框中是否包含目标物体以及准确的位置信息。输出端通常会输出目标类别的概率和边界框的坐标信息，以便后续进行目标识别和跟踪等应用。