目标检测常见问题

315386775 · Nov 27, 2024 · 60263e4 · 60263e4
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diff --git a/README.md b/README.md
@@ -180,6 +180,7 @@
 | [**23. 场景问题：通过设置更多的先验anchor能否改善小目标及非正常尺寸目标的性能，除计算速度外还存在什么问题**](VisionPerception/Reference.md) |
 | [**24. 场景问题：目前检测常需要NMS非极大值阈值算法作为后处理，有没有什么可以避免NMS后处理的方案？**](VisionPerception/Reference.md) |
 | [**25. 模型问题：如何理解DETR中的object query的概念，要为 cross attention 提供更好的位置先验该如何设计模型？**](VisionPerception/Reference.md) |
+| [**26. 模型问题：YOLOV5和YOLOV8的Head输出通道数分别是多少，假设现在是2个类别的检测任务？**](VisionPerception/Reference.md) |
 
 - 目标分割
 

diff --git a/VisionPerception/Reference.md b/VisionPerception/Reference.md
@@ -409,4 +409,11 @@ def process_output(output):
 # 25. 模型问题：如何理解DETR中的object query的概念，要为 cross attention 提供更好的位置先验该如何设计模型？
 
 - 位置部分则来自于 learnable queries；
-- 引入anchor box作为query提供位置先验，可参考DAB-DETR；
+- 引入anchor box作为query提供位置先验，可参考DAB-DETR；
+
+# 26. 模型问题：YOLOV5和YOLOV8的Head输出通道数分别是多少，假设现在是2个类别的检测任务
+
+```python
+self.reg_max = 16  # DFL channels (ch[0] // 16 to scale 4/8/12/16/20 for n/s/m/l/x)
+self.no = nc + self.reg_max * 4  # number of outputs per anchor
+```