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2023年10月
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10.12 22:46:12
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2023-10-12 22:46:12
demo-yolo导出成onnx文件后如何处理其输出与pipeline一致
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2023-10-10 22:08:31
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2023-10-12
demo-yolo导出成onnx文件后如何处理其输出与pipeline一致
这个问题就是我问的，现在已经解决了：输入一张图片，输出一个（1，1，8400，84）的张量，实验证明，通过以下步骤可以得到输出结果：1.提取其中的（8400，84）的矩阵；2.该矩阵的任一行前4个元素为bbox,后80个元素为各个类的可能性，该bbox的置信度即为后80个元素中的最大值，对置信度排序，设置一个阈值，筛选所有置信度大于阈值行的索引；3.依据索引提取这些行，合并若干重合度高的bbox得输出矩阵（objs,84）；4.就每行依据后80个元素最大值位置对应在coco数据集中对应物体的位置输出物体种类，就前4个元素输出bbox(图片左上角坐标为（0，0）)赞1 踩1 评论0 -
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2023-10-10
demo-yolo导出成onnx文件后如何处理其输出与pipeline一致
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