yolov5 tensor 后处理

YoloV5的Tensor后处理主要包括三个步骤：解码、筛选和绘制边界框。

1. 解码：将模型输出的Tensor转换为实际的边界框坐标和类别概率值。

2. 筛选：根据置信度阈值和非极大值抑制（NMS）算法，筛选出最终的边界框。

3. 绘制边界框：将筛选出的边界框绘制在原始图像上，并标注类别信息和置信度分数。

具体的实现方法可以参考YoloV5官方代码中的`detect.py`文件，其中包含了完整的Tensor后处理代码。

相关问题

yolov5后处理 详解

yolov5的后处理包括解码和筛选两个主要步骤。首先，通过使用核函数对yolov5的输出结果进行解码，将输出的tensor(n x 85)恢复成框的坐标和类别信息。其中，85是cx, cy, width, height, objness, classification*80。\[1\]解码后的结果是相对于调整图片的xywh坐标。

接下来，进行筛选的过程。首先，对每张图片进行单独的预测，提取出张量\[(p3*p3+p4*p4+p5*p5)*3, 5+cls_nums\]。然后，从这个张量中筛选出大于阈值的框。如果有标签信息，将标签信息添加到筛选的框后面。如果没有框，就继续处理下一张图片。\[3\]

总结起来，yolov5的后处理包括解码和筛选两个步骤。解码将输出的tensor恢复成框的坐标和类别信息，而筛选则是根据阈值对框进行筛选，并将标签信息添加到筛选的框后面。\[1\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Yolov5后处理代码 | cpu部分](https://blog.csdn.net/weixin_43236007/article/details/128390593)[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]
- *2* *3* [关于yolov5后处理细节](https://blog.csdn.net/weixin_43088933/article/details/124195863)[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]
[ .reference_list ]

如何解析yolov5推理出的tensor

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。