yolov5自带的自适应缩放后
时间: 2023-11-09 19:07:29 浏览: 43
,目标检测的效果会有什么变化?
Yolov5自带的自适应缩放可以根据输入图像的大小自动调整网络的大小,从而提高目标检测的效果。当输入图像较大时,网络会自动选择较大的模型进行检测,以获得更好的检测效果;当输入图像较小时,网络会自动选择较小的模型进行检测,以提高检测速度。因此,自适应缩放可以在不牺牲检测效果的情况下提高检测速度,同时也可以在不牺牲检测速度的情况下提高检测效果。
相关问题
yolov5的自适应图片缩放
Yolov5中的自适应图片缩放是指在目标检测时,对于不同大小的输入图像,网络会自动调整锚框的大小和数量,以适应不同大小的目标。具体来说,Yolov5会根据训练集中的图像大小分布,自适应计算最佳的锚框大小和数量,从而在不同大小的图像上都能够有效地检测目标。此外,Yolov5还会自适应地添加最少的黑边,以减少计算量和提高检测速度。需要注意的是,自适应图片缩放只在检测时使用,在训练时仍使用传统的填充方法。
用python语言写一个yolov5的自适应缩放图像的函数
好的,以下是用Python语言写一个YoloV5的自适应缩放图像的函数的代码:
```python
import cv2
def yolov5_resize(img):
# 获取图像的高度和宽度
height, width = img.shape[:2]
# 设置缩放比例
scale = min(416 / height, 416 / width)
# 计算缩放后的高度和宽度
new_height = int(height * scale)
new_width = int(width * scale)
# 缩放图像
resized_img = cv2.resize(img, (new_width, new_height), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
# 将缩放后的图像填充为416x416
top_pad = (416 - new_height) // 2
bottom_pad = 416 - new_height - top_pad
left_pad = (416 - new_width) // 2
right_pad = 416 - new_width - left_pad
padded_img = cv2.copyMakeBorder(resized_img, top_pad, bottom_pad, left_pad, right_pad, cv2.BORDER_CONSTANT, value=[0, 0, 0])
return padded_img
```
这个函数可以将输入的图像缩放到416x416大小,并保持原始比例,同时在缩放后的图像周围填充黑色像素值,使其大小为416x416。