标注的confidences全都太高，接近于1
wangchunin opened this issue · comments
找了一些原因，可能是由于在原版yolov5中：
# Compute conf
x[:, 5:] *= x[:, 4:5] # conf = obj_conf * cls_conf
但是我发现我这边得到的obj_conf(detection[5])比原版的要低很多，乘下来就只有0.2左右了。
我不是太清楚，这个是怎么计算的，想请教一下您😂
在您的代码中也有类似的描述：
###其实只需要对x,y,w,h做sigmoid变换的， 不过全做sigmoid变换对结果影响不大，因为sigmoid是单调递增函数，那么就不影响类别置信度的排序关系，因此不影响后面的NMS
###不过设断点查看类别置信度，都是负数，看来有必要做sigmoid变换把概率值强行拉回到0到1的区间内
谢谢！
我的也是同样的情况，置信度都接近于1了。这是怎么回事呀
原版的yolov5里，置信度等于目标框置信度和类别置信度的乘积，我这里的程序没有做这一步处理，导致最后得到的置信度很高，你可以在程序里加上这一步
你是说在做归一化之前吗？这里应该单独标出类别置信度吧，还是标记目标框置信度和类别置信度？