yolov8 nms算法解析
时间: 2023-10-26 15:08:41 浏览: 327
很抱歉,目前还没有 YOLOv8 这个版本,YOLO最新的版本是 YOLOv5。不过,YOLOv5 的 NMS 算法与 YOLOv3 的大致相同,都是基于 IOU(交并比)进行筛选和抑制。具体来说,NMS 算法会对每个类别分别进行处理,首先会根据置信度(confidence)对预测框进行排序,然后从得分最高的预测框开始,依次计算其与后面所有预测框的 IOU 值,如果 IOU 值大于一定阈值(一般为 0.5),则将该预测框抑制掉,否则保留该预测框。这样就可以得到最终的检测结果。
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yolov8 nms解析 c++
首先,YOLOv8是不存在的,我猜测您可能想问的是YOLOv3或YOLOv4。而NMS是非极大值抑制的缩写,是指在目标检测算法中用于去除重叠框的一种技术。
下面是一个简单的C++伪代码,用于实现YOLOv3或YOLOv4中的NMS过程:
```
// 定义一个用于存储检测结果的结构体
struct DetectionResult {
float x, y, w, h, score;
};
// 定义一个用于比较两个检测结果得分的函数
bool compare_detection_results(const DetectionResult& a, const DetectionResult& b) {
return a.score > b.score;
}
// 定义一个用于计算两个矩形框的IOU(交并比)的函数
float calculate_iou(const DetectionResult& a, const DetectionResult& b) {
float left = std::max(a.x - a.w / 2, b.x - b.w / 2);
float right = std::min(a.x + a.w / 2, b.x + b.w / 2);
float top = std::max(a.y - a.h / 2, b.y - b.h / 2);
float bottom = std::min(a.y + a.h / 2, b.y + b.h / 2);
float intersection = std::max(0.f, right - left) * std::max(0.f, bottom - top);
float union_area = a.w * a.h + b.w * b.h - intersection;
return intersection / union_area;
}
// 定义一个用于执行NMS的函数
void nms(std::vector<DetectionResult>& detection_results, float iou_threshold) {
// 按照得分从高到低排序
std::sort(detection_results.begin(), detection_results.end(), compare_detection_results);
// 循环遍历每个检测结果
for (int i = 0; i < detection_results.size(); i++) {
if (detection_results[i].score == 0) continue;
// 循环遍历当前检测结果之后的所有检测结果
for (int j = i + 1; j < detection_results.size(); j++) {
if (calculate_iou(detection_results[i], detection_results[j]) > iou_threshold) {
// 如果两个检测结果的IOU大于阈值,则将得分较低的那个检测结果的得分置为0
detection_results[j].score = 0;
}
}
}
}
```
以上代码仅供参考,实际的实现可能会有所不同,具体实现方式可能因模型和框架而异。
yolov8训练结果解析
YOLOv8是一种目标检测算法,它是YOLO(You Only Look Once)系列算法的最新版本。YOLOv8通过将图像划分为网格,并在每个网格中预测边界框和类别,实现了实时目标检测。
训练YOLOv8的结果解析主要包括以下几个方面:
1. 检测结果:YOLOv8在测试图像上会输出检测到的目标的边界框和类别信息。边界框包括目标的位置和大小,类别信息表示目标所属的类别。
2. 置信度:每个检测结果都会伴随一个置信度,表示算法对该结果的置信程度。置信度越高,表示算法认为该结果越可靠。
3. 类别概率:除了边界框和置信度外,YOLOv8还会输出每个类别的概率。这些概率表示算法认为目标属于每个类别的可能性。
4. NMS(非极大值抑制):由于YOLOv8在每个网格中都会预测边界框,可能会出现多个重叠的边界框。为了去除冗余的检测结果,通常会使用NMS算法对检测结果进行后处理。
5. mAP(平均精度均值):mAP是衡量目标检测算法性能的指标之一。它综合考虑了检测结果的准确性和召回率,并计算出一个综合的评分。
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