ultralytics yolo框架的推理过程代码

计算

YOLOv8确实取消了置信度，
因此每个像素点需要预测的参数总数为类别数加上边界框的参数。具体来说：
假如有
类别：9个类别，需要9个参数来表示每个目标属于每个类别的概率。
位置：4个参数来表示目标的边界框（x, y, w, h）。

因此，每个像素点需要预测的参数总数为9（类别）+ 4（位置）= 13个参数。
假设输入图像的大小为640x640像素，那么输出的三个特征图的大小分别为80x80、40x40和20x20。因此，
YOLOv8-nano的输出大小为：
80x80x13
40x40x13
20x20x13
这些输出特征图包含了模型对输入图像中目标的检测结果，包括目标的类别和位置等信息.

如何推理

preprocess

代码解释

以下是对preprocess函数的详细解释，包括每一行代码的功能和作用：

• def preprocess(self, im):：定义preprocess方法，用于在推理前准备输入图像。
• not_tensor = not isinstance(im, torch.Tensor)：检查输入图像是否为torch.Tensor类型。
• if not_tensor:：如果输入图像不是torch.Tensor类型，则进行以下操作。
• im = np.stack(self.pre_transform(im))：将输入图像转换为NumPy数组并进行预处理。
• im = im[..., ::-1].transpose((0, 3, 1, 2))：将图像从BGR格式转换为RGB格式，并将维度从BHWC转换为BCHW。
• im = np.ascontiguousarray(im)：确保图像数组是连续的。
• im = torch.from_numpy(im)：将NumPy数组转换为torch.Tensor。

        im = im.to(self.device)
        im = im.half() if self.model.fp16 else im.float()  # uint8 to fp16/32
        if not_tensor:
            im /= 255  # 0 - 255 to 0.0 - 1.0
        return im

• im = im.to(self.device)：将图像数据移动到指定的设备（例如GPU）。
• im = im.half() if self.model.fp16 else im.float()：如果模型使用FP16精度，则将图像数据转换为FP16，否则转换为FP32。
• if not_tensor:：如果输入图像不是torch.Tensor类型，则进行以下操作。
• im /= 255