decode_predictions函数的作用是将这个概率分布向量转换为对应的类别标签。这样可以更直观地理解模型的预测结果。 decode_predictions函数通常需要一批预测作为输入,即一个二维数组,每一行表示一个样本的预测结果。对于每个样本的预测结果,decode_predictions函数会返回一个列表,其中包含了排名前几个概率最高的类别标签及其对应...
imagenet', include_top=True) img_path = './train/cat.1.jpg' img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224)) x = image.img_to_array(img) x = np.expand_dims(x, axis=0) x = preprocess_input(x) features = model.predict(x) (inID, label) = decode_predictions(features...
prior_bboxes.push_back(bbox); }//decode bbox predictionsconstDtype* bbox_data = bottom[0]->cpu_data(); Dtype* bbox_pred_data =bbox_pred_.mutable_cpu_data(); DecodeBBoxesWithPrior(bbox_data,prior_bboxes,bbox_dim,bbox_mean_.cpu_data(), bbox_std_.cpu_data(),bbox_pred_da...
DecodeBBoxesWithPrior函数在bbox_util.cpp里实现,完成的功能就是把bounding box regression的结果对输入的prior_bbox(其实就是faster中的输入的region proposal)进行回归获得更精确的框坐标,然后存储在pred_data template <typename Dtype> void DecodeBBoxesWithPrior(const Dtype* bbox_data, const vector<BBox> ...