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

怎么用openvino部署yolo

以下是使用OpenVINO部署YOLO的步骤：

1. 下载YOLO的权重文件和配置文件，以及OpenVINO的模型优化工具。

2. 使用OpenVINO模型优化工具对YOLO的权重文件和配置文件进行转换，生成IR模型和XML文件。例如，使用以下命令：

    mo.py --input_model yolov3.weights --config yolov3.cfg --output_dir yolo_v3 --data_type FP16

3. 将生成的IR模型和XML文件加载到OpenVINO中：

    from openvino.inference_engine import IENetwork, IEPlugin

    model_xml = "yolo_v3.xml"
    model_bin = "yolo_v3.bin"

    plugin = IEPlugin(device="CPU")
    net = IENetwork(model=model_xml, weights=model_bin)
    exec_net = plugin.load(network=net)

4. 将输入图像转换为OpenVINO可接受的格式，并进行推理：

    import cv2
    import numpy as np

    # Load input image
    img = cv2.imread("input.jpg")

    # Convert image to OpenVINO format
    input_blob = next(iter(net.inputs))
    n, c, h, w = net.inputs[input_blob].shape
    img = cv2.resize(img, (w, h))
    img = img.transpose((2, 0, 1))
    img = img.reshape((n, c, h, w))

    # Run inference
    res = exec_net.infer(inputs={input_blob: img})

5. 解析推理结果并绘制检测框：

    # Parse detection results
    output_blob = next(iter(net.outputs))
    outputs = res[output_blob]
    boxes = []
    for i in range(outputs.shape[2]):
        conf = outputs[0, 0, i, 2]
        if conf > 0.5:
            x1 = int(outputs[0, 0, i, 3] * w)
            y1 = int(outputs[0, 0, i, 4] * h)
            x2 = int(outputs[0, 0, i, 5] * w)
            y2 = int(outputs[0, 0, i, 6] * h)
            boxes.append((x1, y1, x2, y2))

    # Draw detection boxes
    for box in boxes:
        cv2.rectangle(img, (box[0], box[1]), (box[2], box[3]), (0, 255, 0), 2)

    # Show result
    cv2.imshow("result", img)
    cv2.waitKey(0)

这样就可以使用OpenVINO对YOLO进行推理了。