在YOLOv3上的效果有了不错的改进,虽然速度不及torchvision NMS,增加了5ms的运算成本,但结合Weighted NMS与DIoU,可以提升精度 (最后一行)。 def Weighted_cluster_nms(self, boxes, scores, NMS_threshold:float=0.5): ''' Arguments: boxes (Tensor[N, 4]) scores (Tensor[N, 1]) Returns: Fast NMS resul...
对于非极大值抑制,我们的输入一般是图像中一类目标(比如猫)的所有预测框和每一个预测框对应的得分以及一个阈值。 1.defnms(bboxs,scores,threshold):2.x1=bboxs[:,0]3.y1=bboxs[:,1]4.x2=bboxs[:,2]5.y2=bboxs[:,3]6.areas=(y2-y1)*(x2-x1)#每个bbox的面积7.8.#order为排序后的得分...
inter= np.maximum(0.0, xx2-xx1+1) * np.maximum(0.0, yy2-yy1+1) iou= inter/(areas[i]+areas[order[1:]]-inter)print("iou =", iou)print(np.where(iou<=threshold))#输出没有被移除的bbx索引(相对于iou向量的索引)indexs = np.where(iou<=threshold)[0] + 1#获取保留下来的索引(因为没...
Yolov5nms算法的源码如下: ```python def yolov5nms(predictions, conf_threshold, nms_threshold): sorted_predictions = sorted(predictions, key=lambda x: x[0], reverse=True) filtered_predictions = [] while len(sorted_predictions) > 0: best_prediction = sorted_predictions.pop(0) ...
二、YOLO中的NMS 参考文章目标检测算法之YOLO 对于每一个种类的概率,比如Dog,我们将所有98个框按照预测概率从高到低排序(为方便计算,排序前可以剔除极小概率的框,也就是把它们的概率置为0),然后通过非极大抑制NMS方法,继续剔除多余的框: NMS方法在这里如何运行呢?首先因为经过了排序,所以第一个框是概率最大的框...
我们拿yolo来说,如果网络输入是416*416大小,那么会产生52*52、26*26、13*13三个不同的特征层来预测不同尺度的目标,同时每个特征层又会产生3种不同尺度的锚框(先验框),那么我们就可以获得52*52*3+26*26*3+13*13*3=10647个锚框。 如果你对网络进行输出,会发现在锚框的tensor后又跟着一个维度,比如这样...
https://github.com/doleron/yolov5-opencv-cpp-python/blob/main/python/yolo-tiny.py 最后发现推理时间没有明显变化,主要是前后处理,有两个函数耗时比较高!从输入图像转换到模型输入数据的函数: cv2.dnn.blobFromImage(input_image ,1/255.0, (640,640), swapRB=True) ...
torchvision.ops.nms(boxes, scores, iou_threshold) 上面这种做法是把所有boxes放在一起做NMS,没有考虑类别。即某一类的boxes不应该因为它与另一类最大得分boxes的iou值超过阈值而被筛掉。 对于多类别NMS来说,它的思想比较简单:每个类别内部做NMS就可以了。
这里的max_wh相当于前面的boxes.max(),YOLO_v5中取的定值4096。这里的agnostic用来控制是否用于多类别NMS还是普通NMS。 NMS的缺点 1. 需要手动设置阈值,阈值的设置会直接影响重叠目标的检测,太大造成误检,太小达不到理想情况。 2. 低于阈值的直接设置score为0,做法太hard。
(4) 重复这个过程，找到所有被保留下来的矩形框。⼆、YOLO中的NMS 参考⽂章 对于每⼀个种类的概率，⽐如Dog，我们将所有98个框按照预测概率从⾼到低排序（为⽅便计算，排序前可以剔除极⼩概率的框，也就是把它们的概率置为0），然后通过⾮极⼤抑制NMS⽅法，继续剔除多余的框：