yolo v5 坐标相关的判断与转换，评价指标，训练结果解析

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工程化实现为什么推荐yolov5

可以看看下面的issue ，这是我在使用中发现的，yolov5 的模型没有版本信息，提了一个issue ，发现过了不到一个月，修复了。

https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/9643#issuecomment-1320754274

相比其他yolo 的版本，v5 版本的工程实践确实是最优秀的。如果忽略那零点几的提升，还是老老实实v5 最好。

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yolo坐标归一化

YOLO在进行目标检测的时候，它有这样的一个假设：

1）把待检测的图片划分出一个S*S的网格，物体的中心总会落到其中的一个网格点上。

2）每一个网格点上，有且只有一个物体。

像素坐标转yolo

输入左上角、右下角坐标和图像宽、高 ：xmin, ymin, xmax, ymax, img_w, img_h
输出归一化后yolo坐标格式 ：中心点坐标，宽、高：x, y, w1, h1

def coordinates2yolo(