如何解析yolov5推理出的tensor
时间: 2023-10-17 10:30:43 浏览: 135
在使用YOLOv5进行目标检测时,推理输出结果是一个形状为(batch_size, num_anchors * (5 + num_classes), grid_size, grid_size)的四维张量,其中batch_size为批量大小,num_anchors是每个格子所对应的锚框数量,5表示每个锚框的预测结果包括4个坐标和1个置信度,num_classes是目标类别数,grid_size是特征图的大小。对于每个锚框,我们可以通过解析预测结果计算其对应的目标框的坐标和置信度,以及目标类别的预测概率。
具体的解析过程可以分为以下几个步骤:
1.将推理输出结果转换为(batch_size, num_anchors, 5 + num_classes, grid_size, grid_size)的形状,方便后续处理。
2.通过sigmoid函数将每个锚框的置信度转换为0到1之间的概率值。
3.对于每个锚框,计算其对应的目标框的中心坐标和宽高,公式如下:
x = (sigmoid(tx) + cx) / grid_size
y = (sigmoid(ty) + cy) / grid_size
w = pw * exp(tw) / grid_size
h = ph * exp(th) / grid_size
其中,tx、ty、tw、th是网络预测的值,cx、cy是锚框中心点在特征图上的坐标,pw、ph是锚框的宽高。
4.在每个格子上,选择置信度最大的预测结果作为该格子的预测结果,并将其对应的目标框和类别预测作为最终输出结果。
需要注意的是,由于每个锚框可能对应多个目标框,因此在解析推理输出结果时需要进行非极大值抑制(NMS)等后处理,以去除重复的目标框。
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