yolov8 nms算法解析
时间: 2023-10-26 18:08:41 浏览: 326
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推理结果解析
YOLOv8是一种目标检测算法,它能够在图像中检测出多个物体的位置和类别,并输出它们的边界框和置信度。YOLOv8的推理结果包含以下几个部分:
1. 检测框:YOLOv8会在图像中找到可能包含物体的区域,并将其用矩形框标出。
2. 类别标签:对于每个检测框,YOLOv8会预测其所包含物体的类别,并将其输出为一个标签。
3. 置信度:YOLOv8会为每个检测框分配一个置信度分数,表示该检测框中是否真的存在一个物体。
4. 边界框坐标:YOLOv8会输出每个检测框的四个坐标值,分别表示左上角和右下角的x和y坐标。这些坐标可以用来在图像中绘制检测框。
解析推理结果的过程通常涉及对输出张量进行处理和解码。常见的处理方法包括非极大值抑制(NMS)和阈值筛选,以过滤掉置信度较低或重叠较多的检测框。解码过程则涉及将输出张量中的坐标值转换为图像上的实际位置。
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