yolov输出坐标和分类
时间: 2023-06-15 08:02:58 浏览: 109
是的,YOLOv算法的输出包括物体的边界框坐标和对应的类别概率分布。对于每个边界框,YOLOv会预测其包含物体的类别以及该边界框中心点坐标、宽度和高度。输出通常是一个大小为[N, (5+C)]的张量,其中N是检测到的物体数量,C是类别数。每个物体的输出包含5个值:x、y、w、h和置信度(confidence)。x和y是物体边界框的中心点坐标,w和h是宽度和高度。置信度表示该边界框中是否存在物体。类别概率分布是一个长度为C的向量,其中每个元素表示该边界框中存在对应类别的概率。
相关问题
yolov5输出结果格式
Yolov5 输出结果格式是一个包含各种检测结果的列表,其中每个检测结果包含检测到的物体的位置、类别和置信度等信息。在这个列表中,每个检测结果都是一个矩形框(bounding box),它表示检测到的物体在图像中的位置。该矩形框由四个坐标确定,分别表示矩形框左上角的 x 坐标、y 坐标,以及右下角的 x 坐标、y 坐标。每个检测结果还包含类别(class)信息,用于指示检测到的物体属于哪一类。同时,每个检测结果都在其所在图像中定位该物体的置信度(confidence),该置信度通常用于衡量该检测结果的可靠性。在 Yolov5 输出结果中,还可能会有其他一些附加信息,如检测所需时间等。总之,这些信息有助于在进行后续处理时更准确地识别和分类所检测到的物体,并由此进一步提高检测系统的准确性和可靠性。
yolov8 输出维度
yolov8 的输出维度是一个 3 维张量,形状为 [batch_size, grid_size, grid_size * num_anchors, num_classes + 5]。其中,batch_size 表示批次大小,grid_size 表示特征图的大小,num_anchors 表示每个格子预测的 anchor 数量,num_classes 表示分类数目,5 表示每个 anchor 需要预测的 5 个值(中心坐标、宽高和置信度)。