如何获得yolov7检测框的位置信息

您可以通过调用 YOLOv7 模型的输出来获得检测框的位置信息。YOLOv7 模型会输出每个检测框的边界框坐标，即左上角和右下角的坐标。您可以使用这些坐标来确定检测框的位置。具体实现方法可以参考 YOLOv7 的相关文档或代码实现。

相关问题

yolov5检测框大一点

当使用yolov5进行目标检测时，如果检测框太粗，可能会导致目标被遮挡。特别是当目标较小且密集时，检测效果不容易观察。这可能是由于使用了原始的Anchor而没有重新聚类获得新的Anchor所致。原始Anchor是基于COCO数据集进行聚类获得的，而不是根据具体数据集中的标注框重新调整。如果想要检测框更大一点，可以考虑重新聚类获得新的Anchor，并将其应用到yolov5模型中。这样可以使得模型更适应具体数据集中的目标。

yolov7设置检测框数量

根据引用\[2\]中的描述，YOLOV7算法在训练时引入了自适应多正样本匹配的机制，即每一个真实框可以由多个先验框负责预测。这意味着在YOLOV7算法中，每一个真实框可以对应多个检测框。具体来说，对于每个真实框，会根据先验框调整后的预测框进行iou与种类的计算，获得cost，然后找到最适合该真实框的先验框。因此，YOLOV7算法中的检测框数量是根据实际情况动态调整的，并不是固定的一个数量。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [yolov7目标检测：基于自定义数据集完成检测、训练、测试](https://blog.csdn.net/shinuone/article/details/129171746)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [睿智的目标检测63——Tensorflow2搭建YoloV7目标检测平台](https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/127723424)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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