对YOLOV5官网推荐的DNN(C++版)推理代码的学习心得。
代码上传至
GitHub - zzbbzz626/yolov5-DNN-inference
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OpenCV version >= 4.5
YOLO检测头的大小可以通过上图计算过程计算。
检测头预测厚度为[x,y,w,h,conf,cls] cls=class number。当采用单分类时cls=1,因此图中的厚度为6。
在更改推理模型为自己训练的不同版本的YOLOV5推理出的onnx文件时，只需要更改程序的78、79行中的dimensions=自己训练模型的厚度，row=3x((img/8)2+(img/16)2+(img/32)^2)即可。
源代码地址为：https://github.com/doleron/yolov5-opencv-cpp-python
