batched_nms函数 `batched_nms`是一个用于非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，简称NMS）的函数，通常在目标检测等计算机视觉任务中使用。NMS的目标是去除重叠的边界框，保留置信度最高的那些。以下是一个简单的中文解释和示例：###1.函数概述：`batched_nms`函数是在批处理（batched）数据上应用非极大值抑制...
3.2、batched_nms 1.multiClassNMS研究背景 原始的nms只考虑检测框和score,并没有考虑类别信息,这样就会存在一个问题:当类别A与类别的B的框的IOU比较大时,会抑制其中一个类别的框,导致目标漏检。为了解决这个问题,研究者提出了multiClassNMS。 2.multiClassNMS核心思想 多类别NMS主要思想就是在每个类别内部做NMS,...
def batched_nms(boxes, scores, idxs, iou_threshold): ''' boxes: (N, 4)的坐标张量,N为目标框数量 scores: (N,)的置信度张量 idxs: (N,)的索引张量,表示每个目标框属于哪个批次 iou_threshold: IOU阈值 ''' #找出每个批次的目标框索引 batch_idxs = torch.unique(idxs) #用于存储非极大值抑制...
以下是batched_nms计算代码的实现: ``` import numpy as np def batched_nms(boxes, scores, idxs, iou_thresh): ''' boxes: [N,4] tensor, N表示bounding box的数量,每个bounding box由4个坐标值(x1,y1,x2,y2)组成 scores: [N,] tensor,每个bounding box对应的分数 idxs: [N,] tensor,每个bou...
torchvision.ops.boxes.batched_nms(boxes, scores, classes, nms_thresh) 这里偏移量用boxes中最大的那个作为偏移基准,然后每个类别索引乘以这个基准即得到每个类的box对应的偏移量。这样就把所有的boxes按类别分开了。 在YOLO_v5中,它自己写了个实现的代码。
torchvision.ops.boxes.batched_nms(boxes, scores, classes, nms_thresh) 这里偏移量用boxes中最大的那个作为偏移基准,然后每个类别索引乘以这个基准即得到每个类的box对应的偏移量。这样就把所有的boxes按类别分开了。 在YOLO_v5中,它自己写了个实现的代码。
return keep#使用方法torchvision.ops.boxes.batched_nms(boxes,scores,classes, nms_thresh) 这里偏移量用boxes中最大的那个作为偏移基准,然后每个类别索引乘以这个基准即得到每个类的box对应的偏移量。这样就把所有的boxes按类别分开了。 在YOLO_v5中,它自己写了个实现的代码。
原理与实践NMS的基本原理是通过1维或2维的伪代码实现，如原始的逐框比较和移除过程。在PyTorch中，我们可通过torchvision.ops.batched_nms来处理多类别场景，通过类别索引调整每个box的偏移量，确保不同类别之间的独立处理。挑战与改进然而，标准NMS存在一些问题。首先，手动调整阈值可能导致效果不稳定；其次...
argsort(descending=True)[:max_nms]] # sort by confidence and remove excess boxes # Batched NMS # 这行代码是多类别中应用NMS # 多类别NMS(非极大值抑制)的处理策略是为了让每个类都能独立执行NMS,在所有的边框上添加一个偏移量。 # 偏移量仅取决于类的ID(也就是x[:, 5:6]),并且足够大,以便来自...
本文旨在介绍如何在检测模型中添加NMS插件，以加速在GPU上的运算。在参加比赛过程中，发现CPU上执行NMS运算过于缓慢，因此希望将其迁移到GPU上进行计算。本文基于NVIDIA的`onnx_graphsurgeon`工具，着重介绍如何为检测模型添加`batchedNMS`插件。在添加NMS插件时，需要遵循官方插件的结构要求。模型输入应分为两...