yolov5代码中的apply_classifier()的4个输入参数是什么,2个返回值是什么?
时间: 2024-04-02 10:31:09 浏览: 27
在YOLOv5的代码中,`apply_classifier()`函数的4个输入参数是:
- `x`:一个形状为`(batch_size, num_anchors*num_classes, grid_size, grid_size)`的张量,表示检测框对应的特征图。
- `model`:一个分类器,通常是一个包含多个全连接层的神经网络。
- `flatten`:一个布尔值,表示是否需要将特征图展平。
- `num_classes`:一个整数,表示需要分类的类别数。
该函数的2个返回值是:
- `cls`:一个形状为`(batch_size, num_anchors, 1, grid_size, grid_size)`的张量,表示检测框的置信度得分。
- `det`:一个形状为`(batch_size, num_anchors, num_classes, grid_size, grid_size)`的张量,表示检测框的类别概率。
在函数内部,首先根据`flatten`的值决定是否对特征图进行展平操作。然后将展平后的特征图输入分类器中进行分类,得到形状为`(batch_size, num_anchors*num_classes, grid_size, grid_size)`的预测结果。接着,将预测结果按照类别数和anchor数进行分割,并将形状调整为`(batch_size, num_anchors, num_classes, grid_size, grid_size)`。最后,将预测结果与检测框的置信度得分相乘,得到每个检测框对应的类别概率和置信度得分。
相关问题
yolov5中的apply_classifier()的输入参数是什么,返回值是什么?
YOLOv5中的`apply_classifier()`函数定义在`models/yolo.py`文件中,其作用是将检测框对应的特征图输入分类器(classifier)中进行分类,并将分类结果与检测框合并。
该函数的输入参数包括:
- `x`:一个形状为 `(batch_size, num_anchors*num_classes, grid_size, grid_size)` 的张量,其中`num_anchors`表示每个格子预测的anchor数,`num_classes`表示类别数,`grid_size`表示特征图的大小。
- `classifier`:一个分类器,通常是一个包含多个全连接层的神经网络。
- `flatten_pred`:一个布尔值,表示是否将特征图展平。如果为`True`,则将特征图展平成形状为`(batch_size, num_anchors*num_classes*grid_size*grid_size)`,否则不展平。
该函数的返回值包括:
- `x`:一个形状为 `(batch_size, num_anchors, num_classes, grid_size, grid_size)` 的张量,表示每个检测框对应的类别概率。
- `cls’:一个形状为 `(batch_size, num_anchors, 1, grid_size, grid_size)` 的张量,表示每个检测框的置信度得分。
在函数内部,首先根据`flatten_pred`的值决定是否将特征图展平。然后将展平后的特征图输入分类器中进行分类,得到形状为`(batch_size, num_anchors*num_classes, grid_size, grid_size)`的预测结果。接着,将预测结果按照类别数和anchor数进行分割,并将形状调整为`(batch_size, num_anchors, num_classes, grid_size, grid_size)`。最后,将预测结果与检测框的置信度得分相乘,得到每个检测框对应的类别概率和置信度得分。
yolov5代码中的 apply_classifier(x, model, img, im0)的4个输入参数是什么,2个返回值(x,plat_num)是什么意思?
在YOLOv5的代码中,`apply_classifier(x, model, img, im0)`函数的4个输入参数是:
- `x`:一个形状为`(batch_size, num_anchors*num_classes, grid_size, grid_size)`的张量,表示检测框对应的特征图。
- `model`:一个分类器,通常是一个包含多个全连接层的神经网络。
- `img`:一个形状为`(height, width, channel)`的张量,表示原始图像。
- `im0`:一个形状为`(height, width, channel)`的张量,表示原始图像的副本。
该函数的2个返回值是:
- `x`:一个形状为`(batch_size, num_anchors, num_classes, grid_size, grid_size)`的张量,表示检测框的类别概率和置信度得分。
- `plat_num`:一个整数,表示当前运行的进程号。
在函数内部,首先调用`model`对特征图进行分类,得到形状为`(batch_size, num_anchors*num_classes, grid_size, grid_size)`的预测结果。然后将预测结果按照类别数和anchor数进行分割,并将形状调整为`(batch_size, num_anchors, num_classes, grid_size, grid_size)`。接着,将预测结果与检测框的置信度得分相乘,得到每个检测框对应的类别概率和置信度得分。最后,函数返回处理后的结果张量`x`和当前运行的进程号`plat_num`。
值得注意的是,这个函数在多进程中运行,每个进程都会对图像进行处理,并输出自己的结果。在多进程中,不同进程的`plat_num`值不同,这样可以帮助我们区分每个进程的输出结果。
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