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yolov5和resnet比稍微麻煩了一點(diǎn)，主要就是多了nms部分，還有坐標(biāo)點(diǎn)映射回原圖的yolov5_scale_coords函數(shù)。流程大致分為五部分：1）圖像等比例放縮，2）圖像預(yù)處理，3）onnx推理，4）nms后處理，5）坐標(biāo)點(diǎn)映射回原圖

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還是和resnet一樣的 letterbox 函數(shù)，就不重復(fù)了。

圖像預(yù)處理

還是和resnet一樣的，就不重復(fù)了，就cv::dnn::blobFromImage一句話。

onnx推理

和之前差不多，改下輸入輸出的維度、名稱(chēng)，然后resnet的一維輸出變成yolo的二維輸出，這個(gè)在 c++ 使用onnx推理 中寫(xiě)過(guò)了，也不重復(fù)了。

nms后處理

這個(gè)我懶得自己寫(xiě)，還好opencv里面有cv::dnn::NMSBoxes函數(shù)，直接用就好。
正常來(lái)說(shuō)onnx推理后返回的預(yù)測(cè)值是252000 x (n+5) ，其中252000是框的總數(shù)一般是不變的， n是等于你設(shè)置的類(lèi)別數(shù)，向量含義是（center_x, center_y, width, height, conf_框, conf_類(lèi)別1，conf_類(lèi)別2，…,，conf_類(lèi)別n）。

這個(gè)函數(shù)主要就是把preds轉(zhuǎn)成opencv_nms函數(shù)需要的輸入 cv::Rect(left, top, w

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