如何将 YOLO 限制为固定数量的预测？答案

【问题标题】：How to limit YOLO to a fixed number of predictions?如何将 YOLO 限制为固定数量的预测？
【发布时间】：2022-11-03 19:44:25
【问题描述】：

假设我注释了所有图片在我的数据集中有20个边界框.

我基本上希望我的预测边界框也只是20.然而，在训练之后，我得到了不同数量的边界框，不是 20 个。

我正在尝试检测图像中相同的 20 个对象。所有的对象都是一样的，所以我只有一个类20个边界框.

我目前正在使用 YOLOv5，但是对于这样的用例有更好的模型吗？

【问题讨论】：

您的意思是要提高模型精度还是将图像中的检测限制为仅检测到 20 个对象？（你的问题不是很清楚！）
我想将图像中的检测限制为仅检测到 20 个对象。对不起，如果我不清楚。我现在意识到 Yolo 可能不是为此而构建的。我希望如果我的数据集中的所有图像都被注释为具有“20 个检测到的对象”，Yolo 模型也会输出 20 个检测到的对象。但现在，我得到的不止这些，单个对象上还有多个边界框（这可能可以通过非最大抑制算法来解决）。我可能希望是否有一个模型可以为每张图像输出固定数量的检测对象（20 个边界框）？

【解决方案1】：

我建议选择具有较高置信度的 20 个检测到的对象，您可以通过将所有检测到的对象框以及置信度和标签附加到列表中轻松做到这一点，然后在范围限制的情况下遍历列表，然后您可以绘制边界过滤对象框（20 个对象）。

【讨论】：