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覆盖目标检测、实例分割、图像分类、姿态估计与多目标跟踪的视觉平台,提供从数据训练到部署推理的一体化 Python 与 CLI 工作流。

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VISION PIPELINE · COORDINATE SYSTEM

两个轴,必须分别回到原图

非等比例预处理打破了单一缩放系数假设,逆变换必须沿完整数据链逐轴还原。

xgain_xygain_y
INVERSE TRANSFORMx₀ = (x - pad_x) / gain_xy₀ = (y - pad_y) / gain_y两个轴分别还原
漂移来源

一个 gain 无法描述两个轴

非等比例 resize 与 LetterBox 组合后仍按单一比例恢复坐标,导致预测框位置失真。

数据链

缩放与留白必须一起追踪

x、y 轴实际经历了不同缩放和留白,逆变换不能只使用一个 gain;必须沿完整预处理链,分别恢复两个轴的比例与偏移。

逆变换

x / y 分别恢复比例与偏移

组合前置 resize 与 LetterBox 的变换参数,使用 x/y 双轴比例和 padding 偏移逐轴恢复原图坐标。

几何一致性

预测框重新贴合原始图像

修复非方形输入与组合预处理场景中的坐标漂移,使检测、分割等任务输出能够稳定映射回原始图像。