rk3568部署rknn模型后，识别东西会出现很多识别框是为什么？

Question

rk3568部署yolov5训练转化得来的rknn模型后，识别东西会出现很多识别框是为什么？

Answer 1

【以下回答由 GPT 生成】

在使用rk3568进行物体识别时出现重叠的识别框一般是由于以下原因导致的：

1. 多尺度检测：YoloV5模型具有多尺度检测的能力，在不同的尺度上对目标进行检测，这可以提高模型的检测精度。但是，多尺度检测也容易导致在不同尺度上出现多个重叠的识别框。

2. NMS(非极大值抑制)阈值设置过低：NMS是用来去除冗余的识别框的一种技术。通过设置一个阈值，将重叠度高于阈值的框中的一个保留，其他的框则会被抑制。如果NMS阈值设置过低，那么即使存在一些重叠较大的框，也不会被抑制，从而导致重叠的识别框出现。

为了解决这个问题，你可以尝试以下方法：

1. 调整NMS阈值：可以尝试增大NMS的阈值，例如增加到0.6或0.7。这样可以让NMS更加严格，去除更多的冗余框，减少重叠的识别框的出现。

2. 更改模型的尺度设置：YoloV5模型允许设置不同的检测尺度。你可以尝试减少尺度的数量，只保留其中的几个尺度进行检测。这样可以降低重叠的可能性。

总结来说，调整NMS的阈值和模型尺度设置可以有效地减少重叠的识别框的出现。你可以对以上两个方面进行尝试，通过测试和调优来找到一个合适的设置。如果问题仍然存在，可能需要进一步调整模型的参数或优化算法。但是具体的解决方案还需要根据你的实际情况和代码进行具体分析和调试。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^