🌳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,导致无法进行优化。 (2)可能出现两个IOU一样,对应的2个框框的面积也一样,但是相交情况完全不一样,那么IOU_Loss将...
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。
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...
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=...
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_...
name: 操作的名称(可选)。 返回值: selected_indices:形状[M]的一维整数张量,表示从box张量中选择的指标,其中M <= max_output_size。 原链接:https://tensorflow.google.cn/versions/r1.9/api_docs/python/tf/image/non_max_suppression?hl=en
在infer函数中通过屏蔽后处理部分的代码,来对比运行情况,如下: # 后处理# boxout = nms(torch.tensor(output), conf_thres=0.4, iou_thres=0.5) # 利用非极大值抑制处理模型输出,conf_thres 为置信度阈值,iou_thres 为iou阈值# pred_all = boxout[0].numpy() # 转换为numpy数组# scale_coords([640, ...
def non_max_suppression_fast(boxes, probs, overlap_thresh=0.9, max_boxes=300): 输入参数的含义: 框 每个框对应的概率大小(是否有物体) 重合度阈值 选取框的个数 函数输出 return boxes, probs 框(x1,y1,x2,y2)的形式 对应的概率 ---①--- if len(boxes) == 0: return [] # grab the coor...
TypeError: non_max_suppression() got an unexpected keyword argument 'score_threshold (tensorflow) C:\tensorflow\models\research\object_detection>python train.py --logtostderr --train_dir=training/ --pipeline_config_path=training/faster_rcnn_inception_v2_pets.config WARNING:tensorflow:From C:\Anaco...
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...