YOLO v5中targets变量是在哪里初始化的

在YOLO v5中，`targets`变量是在`compute_loss`函数中初始化的。具体来说，它是通过解析`labels`和`model`的输出来计算的。`labels`是一个包含GT bounding boxes和类别标签的张量，而模型输出的是一个包含预测的bounding boxes和类别置信度的张量。然后，`targets`将被传递给`F.binary_cross_entropy_with_logits`函数，用于计算损失。下面是`compute_loss`函数的代码片段：

def compute_loss(pred, targets, model):
    # ...

    # Initialize the targets tensor
    targets = [torch.zeros(6, device=device) for _ in range(n)]

    # Iterate over each image
    for i in range(n):
        # Parse the labels and model output
        t, p = targets[i], pred[i]

        # ...

在这里，`targets`被初始化为一个长度为`n`的列表，其中每个元素都是一个形状为`(6,)`的、值为0的张量。`n`是当前批次中图像的数量。然后，对于每个图像，`t`和`p`都被赋值为`targets`和模型输出中相应的张量。

相关问题

YOLO v5中显示置信度的代码在哪里

在YOLO v5中，显示置信度的代码可以在`detect.py`文件中找到。具体地，在`detect.py`文件中的`plot_one_box`函数中，会输出检测到的物体的类别和置信度值。以下是相关代码：

def plot_one_box(x, img, color=None, label=None, line_thickness=None):
    # ...
    if label:
        # 添加类别和置信度值
        tf = max(line_thickness - 1, 1)  # font thickness
        t_size = cv2.getTextSize(label, 0, fontScale=line_thickness / 3, thickness=tf)[0]
        c2 = x[0] + t_size[0], x[1] - t_size[1] - 3
        cv2.rectangle(img, x, c2, color, cv2.FILLED, cv2.LINE_AA)
        cv2.putText(img, label, (x[0], x[1] - 2), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
                    line_thickness / 3, [225, 255, 255], thickness=tf, lineType=cv2.LINE_AA)
    return img

其中，`label`参数包含类别和置信度信息。例如，`label="person 0.98"`表示检测到了一个人，并且该检测结果的置信度为0.98。

yolo v5n和yolo v5s

YOLO（You Only Look Once）是一种目标检测算法，它能够实时地在图像或视频中检测出多个物体的位置和类别。YOLO v5是YOLO系列的最新版本，它在YOLO v4的基础上进行了改进和优化。

YOLO v5有两个不同的变体：YOLO v5n和YOLO v5s。它们的主要区别在于网络的大小和性能。

YOLO v5n是YOLO v5的"normal"版本，它具有较小的模型尺寸和较低的计算复杂度，适合在计算资源有限的设备上运行。虽然它相对较小，但仍然能够提供较高的检测准确性和实时性能。

YOLO v5s是YOLO v5的"small"版本，它比YOLO v5n更小，适用于资源更加有限的设备。尽管模型更小，但它仍然能够提供相对较高的检测准确性和实时性能。

总的来说，YOLO v5n和YOLO v5s都是基于YOLO算法的目标检测模型，它们在模型大小和性能之间进行了权衡，以满足不同设备和应用场景的需求。