res = yolo_model(img)的res格式

在YOLO模型中，`res`通常是一个元组，包含三个元素：

1. `res[0]`是一个形状为`(batch_size, grid_size, grid_size, num_anchors, num_classes)`的张量，表示每个锚框对应每个类别的预测概率；
2. `res[1]`是一个形状为`(batch_size, grid_size, grid_size, num_anchors, 4)`的张量，表示每个锚框的位置和尺寸信息，四个元素分别为`(x,y,w,h)`；
3. `res[2]`是一个形状为`(batch_size, image_height, image_width, 3)`的张量，表示模型的预测结果图像，其中3个通道分别为`(r,g,b)`。

需要注意的是，`res`的具体格式可能会因不同YOLO模型的实现而有所不同。

相关问题

bboxes, scores, cls_inds = yolo_utils.postprocess( bbox_pred, iou_pred, prob_pred, image.shape, cfg, thresh=0.3, size_index=size_index) im2show = yolo_utils.draw_detection(image, bboxes, scores, cls_inds, cfg)

这段代码使用 YOLO 检测模型的预测结果进行后处理，并将检测结果绘制在图像上。

首先，调用 `yolo_utils.postprocess()` 函数，传入预测的边界框 (`bbox_pred`)、IoU 预测 (`iou_pred`)、类别概率预测 (`prob_pred`)、图像的形状 (`image.shape`)、配置信息 (`cfg`) 以及其他参数。这个函数会根据预测结果和配置信息进行后处理，得到最终的边界框、置信度和类别索引。

然后，将获取到的边界框 (`bboxes`)、置信度 (`scores`) 和类别索引 (`cls_inds`) 传入 `yolo_utils.draw_detection()` 函数。这个函数会将边界框、置信度和类别信息绘制在原始图像上，生成一个新的图像 `im2show`。

通过这段代码，可以对 YOLO 检测模型的预测结果进行后处理，并可视化显示检测结果。

if isinstance(model, nn.DataParallel): model = model.module yolo_layers = get_yolo_layers(model)

这段代码的作用是将一个经过 nn.DataParallel 包装的模型解包成原始模型。在 PyTorch 中，nn.DataParallel 可以用于将模型并行化处理，以提高训练速度。但是，当需要保存或加载模型时，我们需要将其还原为原始模型。因此，这段代码中的操作就是将 nn.DataParallel 包装的模型中的 module 提取出来，以得到原始模型。接下来，代码中的 get_yolo_layers 函数会获取原始模型中的 YOLO 模型层。