yolov7模型中的resize是怎么计算的

在 YOLOv7 模型中，图像的 resize 是通过以下公式计算的：

new_h = round(h / stride) * stride
new_w = round(w / stride) * stride

其中，`h` 和 `w` 是原始图像的高度和宽度，`stride` 是 YOLOv7 模型的步长。在 YOLOv7 中，默认的步长为 32。这里的 `round` 函数是对输入的浮点数四舍五入取整。

使用这个公式进行 resize 的目的是将输入图像的高度和宽度调整为 `stride` 的倍数。这是因为 YOLOv7 模型中包含多个卷积层和池化层，这些层会对输入图像进行多次下采样，而下采样的过程会导致输出特征图的大小不再与输入图像的大小相同。因此，在输入图像经过多次下采样之后，为了能够让输出特征图与输入图像的大小相匹配，需要将输入图像的大小调整为 `stride` 的倍数。

相关问题

yolov7模型中的resize的作用

在 YOLOv7 模型中，resize 的作用是将输入图像的大小调整为网络所需的固定大小。这是因为神经网络的输入大小必须是固定的，否则会导致内存使用过高甚至无法正常运行。因此，为了适应不同尺寸的输入图像，我们需要将其进行缩放或裁剪，使其大小与网络输入大小一致。

resize 操作通常会在数据预处理阶段进行。在 YOLOv7 中，数据预处理包括将图像进行 resize、归一化、数据增强等操作，以提高模型的训练效果。通过 resize 操作，我们可以将不同尺寸的输入图像转换为固定大小的图像，从而确保模型在不同尺寸的输入图像上都能够取得良好的效果。

nano tensorrt yolov7 模型实时摄像头

要在实时摄像头中使用 YOLOv7 模型，您可以使用以下步骤：

1. 下载 YOLOv7 模型的权重和配置文件。您可以在 https://github.com/WongKinYiu/yolov7 中找到这些文件。

2. 安装 TensorRT 和 OpenCV。

3. 在 Python 中加载模型权重和配置文件，将模型转换为 TensorRT 格式，并创建一个 TensorRT 引擎。

4. 使用 OpenCV 读取实时摄像头输入，并将每一帧图像转换为模型输入所需的格式。

5. 将模型输入提供给 TensorRT 引擎，获取模型输出。

6. 处理模型输出并在图像上绘制检测框。

7. 将处理后的图像显示在屏幕上。

以下是一个示例代码，可以在实时摄像头中使用 YOLOv7 模型进行目标检测：

import cv2
import numpy as np
import tensorrt as trt

# 加载模型权重和配置文件
model_weights = 'yolov7.weights'
model_config = 'yolov7.cfg'

# 定义输入和输出节点名称
input_node = 'data'
output_node = ['layer82', 'layer94', 'layer106']

# 定义TensorRT引擎
def build_engine(model_weights, model_config):
    with trt.Builder(TRT_LOGGER) as builder, builder.create_network() as network, trt.UffParser() as parser:
        builder.max_batch_size = 1
        builder.max_workspace_size = 1 << 30
        builder.fp16_mode = True
        builder.strict_type_constraints = True

        # 使用 UFFParser 加载模型
        parser.register_input(input_node, (3, 416, 416))
        parser.register_output(output_node)
        parser.parse(model_config, network)

        # 创建TensorRT引擎
        engine = builder.build_cuda_engine(network)
        return engine

# 创建TensorRT引擎
TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
engine = build_engine(model_weights, model_config)

# 定义模型输入和输出大小
input_size = 416
output_shapes = [(1, 255, 13, 13), (1, 255, 26, 26), (1, 255, 52, 52)]

# 定义预处理函数
def preprocess(img):
    img = cv2.resize(img, (input_size, input_size))
    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    img = img.astype(np.float32) / 255.0
    img = np.transpose(img, (2, 0, 1))
    img = np.expand_dims(img, axis=0)
    return img

# 定义后处理函数
def postprocess(output, confidence_threshold, nms_threshold):
    boxes = []
    for i in range(len(output)):
        output_i = output[i].reshape((-1, 85))
        confidences = output_i[:, 4]
        class_ids = output_i[:, 5:].argmax(axis=-1)
        mask = confidences > confidence_threshold
        confidences = confidences[mask]
        class_ids = class_ids[mask]
        boxes_i = output_i[mask, :4]
        boxes_i[:, 0] -= boxes_i[:, 2] / 2.0
        boxes_i[:, 1] -= boxes_i[:, 3] / 2.0
        boxes_i[:, 2] += boxes_i[:, 0]
        boxes_i[:, 3] += boxes_i[:, 1]
        boxes_i = boxes_i.astype(np.int32)
        boxes.append((boxes_i, confidences, class_ids))
    detections = []
    for i in range(len(boxes)):
        boxes_i, confidences_i, class_ids_i = boxes[i]
        indices = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes_i, confidences_i, confidence_threshold, nms_threshold)
        for j in indices:
            detections.append((boxes_i[j[0]], confidences_i[j[0]], class_ids_i[j[0]]))
    return detections

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 处理每一帧图像
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 预处理图像
    img = preprocess(frame)

    # 在TensorRT引擎中执行推理
    inputs, outputs, bindings = trt_common.allocate_buffers(engine)
    inputs[0].host = img
    trt_outputs = trt_common.do_inference(engine, bindings=bindings, inputs=inputs, outputs=outputs)

    # 后处理输出
    detections = postprocess(trt_outputs, confidence_threshold=0.5, nms_threshold=0.4)

    # 在图像上绘制检测框
    for box, confidence, class_id in detections:
        x1, y1, x2, y2 = box
        cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
        cv2.putText(frame, f'{class_id}', (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

    # 显示图像
    cv2.imshow('frame', frame)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

该代码使用 TensorRT 加速 YOLOv7 模型的推理，并在摄像头输入中实时检测目标。您可以根据自己的需要修改代码中的参数和超参数，以获得更好的检测效果。