要搞清最后的返回值det_results,还需学习multiclass_nms函数 4.3 multiclass_nms def multiclass_nms(multi_bboxes, # [num_points, 4] multi_scores, # [num_points, num_class + 1(coco为81)] score_thr, # 0.05 nms_cfg, # dict(type='nms', iou_threshold=0.5) max_num=-1, # 100 score_...
①在mmdet/models/dense_heads/rpn_head.py中,231行在左右的 batched_nms 方法,消除RPN 过程中部分重复的proposal,在训练和测试过程中都会出现。 ②另一个是在/mmdet/models/roi_heads/bbox_heads/bbox_head.py中,375行左右的 multiclass_nms 方法,返回测试时候预测框的NMS结果,只在测试时候出现。 找到NMS ...
'multiclass_nms', 'merge_aug_proposals', 'merge_aug_bboxes', 'merge_aug_scores', 'merge_aug_masks', 'fast_nms' ] 2.2.3 Testing tricks 为了提高检测性能,测试阶段也会采用 trick。这个阶段的 tricks 也非常多,难以完全统一,最典型的是多尺度测试以及各种模型集成手段,典型配置如下: dict( type='...
AI代码解释 __all__=['multiclass_nms','merge_aug_proposals','merge_aug_bboxes','merge_aug_scores','merge_aug_masks','fast_nms'] Testing tricks 为了提高检测性能,测试阶段也会采用 trick。这个阶段的 tricks 也非常多,难以完全统一,最典型的是多尺度测试以及各种模型集成手段,典型配置如下: 代码语言...
multiclass_nms)from.box3d_nmsimportaligned_3d_nms, box3d_multiclass_nms, circle_nmsfrom.merge_augsimportmerge_aug_bboxes_3d __all__ = ['multiclass_nms','merge_aug_proposals','merge_aug_bboxes','merge_aug_scores','merge_aug_masks','box3d_multiclass_nms','aligned_3d_nms','merge_...
__all__ = ['multiclass_nms', 'merge_aug_proposals', 'merge_aug_bboxes','merge_aug_scores', 'merge_aug_masks', 'fast_nms'] Testing tricks 为了提高检测性能,测试阶段也会采用 trick。这个阶段的 tricks 也非常多,难以完全统一,最典型的是多尺度测试以及各种模型集成手段,典型配置如下: ...
importtorchimporttorch.nn as nnimporttorch.nn.functional as Ffrommmcv.runnerimportauto_fp16, force_fp32fromtorch.nn.modules.utilsimport_pairfrommmdet.coreimportbuild_bbox_coder, multi_apply, multiclass_nmsfrommmdet.models.builderimportHEADS, build_lossfrommmdet.models.lossesimportaccuracy ...
importtorchimporttorch.nn as nnimporttorch.nn.functional as Ffrommmcv.runnerimportauto_fp16, force_fp32fromtorch.nn.modules.utilsimport_pairfrommmdet.coreimportbuild_bbox_coder, multi_apply, multiclass_nmsfrommmdet.models.builderimportHEADS, build_lossfrommmdet.models.lossesimportaccuracy ...
, None]).sqrt() det_results = [] # 对每一张图片进行 nms 操作 for (mlvl_bboxes, mlvl_scores) in zip(batch_mlvl_bboxes, batch_mlvl_nms_scores): # 返回最终检测框的坐标以及标签,shape:(n,4), (n) det_bbox, det_label = multiclass_nms( mlvl_bboxes, mlvl_scores, cfg.score_...
如果需要进行 nms,则对所有分支预测保留结果进行统一 nms 即可,否则直接属于多尺度预测结果 ps:流程的1,2两步是get_bboxes调用_get_bboxes_single函数实现的,而流程的3,4两步是_get_bboxes_single函数再调用_bbox_post_process实现的。部分重要代码如下: ...