yolo转rknn推理置信度大于1出现乱框怎么解决

@银狼

于 2023-11-20 10:52:45 发布

阅读量1.2k

点赞数 1

文章标签： python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_58729248/article/details/134502667

版权

作者在使用yolov5-5.0版本时，对forward函数进行了修改，设置了opset为12，但推理结果出现异常。寻求帮助解决在训练模式和导出时模型输出的问题，可能涉及到动态网格和锚点计算的调整。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

使用yolov5-5.0版本，导出时修改了yolo.py文件中的forward如下，opset设置12可是推理结果完全不对，请大佬解惑。

def forward(self, x):
    z = []  # inference output
    for i in range(self.nl):
        x[i] = self.m[i](x[i])  # conv
        # bs, _, ny, nx = x[i].shape  # x(bs,255,20,20) to x(bs,3,20,20,85)
        # x[i] = x[i].view(bs, self.na, self.no, ny, nx).permute(0, 1, 3, 4, 2).contiguous()
        #
        # if not self.training:  # inference
        #     if self.onnx_dynamic or self.grid[i].shape[2:4] != x[i].shape[2:4]:
        #         self.grid[i], self.anchor_grid[i] = self._make_grid(nx, ny, i)
        #
        #     y = x[i].sigmoid()
        #     if self.inplace:
        #         y[..., 0:2] = (y[..., 0:2] * 2 + self.grid[i]) * self.stride[i]  # xy
        #         y[..., 2:4] = (y[..., 2:4] * 2) ** 2