1、IOU_Loss 🌳IOU是交并比,在这里是指预测的物体框框和真实的物体框框的交集的面积与并集的面积之比。 🌳IOU_Loss是根据IOU的损失函数:IOU_Loss = 1 - IOU 但是它存在一些缺点: (1)如果你的预测框和真实框完全不重合,那么你的IOU为0,没有办法呈现出你的预测框距离真实框有多远,损失函数不可导,导致无法...
torch实现NonMaxSuppression 一、 函数分析 函数的默认情况: torch.nn.functional.normalize(input, p=2, dim=1, eps=1e-12, out=None)含义:返回在指定维度上的输入数据input的L-p范数的标准化后的数据。(在指定维度上,该数据的每个元素除以其L-p范数) L-p范数:数学上的范数是指一个向量 的模。公式如下。
device) # to pixels lb = [targets[targets[:, 0] == i, 1:] for i in range(nb)] if save_hybrid else [] # for autolabelling with dt[2]: # 非极大值抑制 preds = non_max_suppression(preds, conf_thres, iou_thres, labels=lb, multi_label=True, agnostic=single_cls, max_det=max_...
order=order[inds+1]# 因为ovr数组的长度比order数组少一个,所以这里要将所有下标后移一位returnpickdefnon_max_suppression(dets,threshold):"""执行non-maximum suppression并返回保留的boxes的索引.dets:(x1、y1、x2、y2,scores)threshold: Float型. 用于过滤IoU的阈值."""x1=dets[:,0]y1=dets[:,1]x2=...
Non-Maximum Suppression的翻译是非“极大值”抑制,而不是非“最大值”抑制。这就说明了这个算法的用处:找到局部极大值,并筛除(抑制)邻域内其余的值。 这是一个很基础的,简单高效且适用于一维到多维的常见算法。因为特别适合目标检测问题,所以一直沿用至今,随着目标检测研究的深入和要求的提高(eg:原来只想框方框,...
tf.image.non_max_suppression() 在吴恩达老师深度学习yolo算法实现自动驾驶的编程题中出现了这个函数,这个函数的功能是在检测算法中我们的一个目标被检测了多次,如何排除掉多余的边界框。比如下面的图,来自于编程题中的图片,下面的这个车被多次检测到,存在多个边界框,保留概率最大的那个,去除掉与这个概率最大的边界...
tf.image.non_max_suppression tf.image.non_max_suppression(boxes,scores,max_output_sizeiou_threshold=0.5score_threshold=float'-inf'name=None) 贪婪地选择按得分降序排列的边界框子集。删除与先前选择的框具有高交叉-过度联合(IOU)重叠的框。边界框以[y1, x1, y2, x2]的形式提供,其中(y1, x1)和(y2...
非极大值抑制（NMS）是一种用于删除冗余预测框的技术。它通过抑制不是极大值的元素来搜索局部的极大值。这里的局部代表一个邻域，邻域有两个可变的参数：邻域的维数和邻域的大小。以行人检测为例，滑动窗口经过特征提取和分类器分类识别后，每个窗口都会得到一个分数。然而，滑动窗口可能导致许多窗口之间...
算法:Nonmax suppression 非最大值抑制https://blog.csdn.net/zkq_1986/article/details/78965345?utm_source=blogxgwz9 当检测出的目标有多个(框框),要去除重叠的框。先找到最大的,然后剩下的和最大的框计算IoU,大于一定值就把那个框删掉。在找余下的框中次大的,重复过程。
如题,我的项目实现是参照yolo_acl_sample这个例子实现的,里面关于图片处理的一些功能函数放在了det_utils.py文件里面(板卡自带的notebooks/01-yolov5 里面也有同样的文件和代码逻辑)。 最近通过注释逐步删减运行代码,初步定位到det_utils.py 里面的yolo_acl_sample函数长时间运行会存在内存溢出的问题,会造成程序被系统...