YOLOv5的后处理阶段主要负责对模型输出的原始预测结果进行一系列的处理,以得到最终的检测结果。这些处理步骤包括:对预测框的解析、置信度过滤、非极大值抑制(NMS)、预测框校正以及结果可视化等。 2. 非极大值抑制(NMS)在YOLOv5后处理中的应用 非极大值抑制(NMS)是目标检测中常用的一种技术,用于去除重叠度较高的冗...
1.该例子是将一张图像送入到yolov5的pytorch中得到一组预测的tensor,现在需要将这个tensor的值映射到原图上,这里涉及到两个过程:1)预测框的映射;2)NMS算法。一个tensor的长度为85,前五个是tx,ty,tw,th,…
直接用你原来框架的yolov5后处理代码就行,原本的框架中,比如mindspore或者pytorch的yolov5代码后处理是怎么写的,acl里也怎么写,可能有些后处理代码里用到了mindspore或者pytorch的算子,需要改成对应相同功能的numpy方法就可以,可以参考下香橙派的样例,里面有yolov5的例子 已采纳 3楼回复于2024-11-05 19:11:49 1 ...
output_path = "C:/Users/zmy17/Desktop/yolov5_s_640_arch.onnx" input_names = ['images'] output_names = ["339", "391", "443"] onnx.utils.extract_model(input_path, output_path, input_names, output_names) #代码一 # onnx_model_path = "D:/work1/yolov5/yolov5/runs/train/exp8...