🌳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。
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框的IoU大于一个阙值的其余边界框。这个过程就成为非最大值抑制=NMS 函数原型: tf.image.non_max_suppression( boxes, scores, max_output_size, iou_threshold=0.5, score_threshold=...
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_...
第三步:在def non_max_suppression 函数前面加@profile的修饰符,输出记录看《内存输出记录三》(运行一段时间才出现内存增长,只截了有增长的一部分),可以看出函数在一次与下一次调用间也有8M左右的内存增长,但是同样函数内部却没有增长点。 总结: 从第一步来说应该是non_max_suppression 造成的内存增长,但是二、...
tf.image.combined_non_max_suppression() 函数详解 函数作用: tf.image.combined_non_max_suppression() 是TensorFlow 中的一个函数,用于在目标检测任务中执行非极大值抑制(NMS)。NMS 是一种常用的后处理技术,用于在多个边界框中选择最佳的边界框,同时去除那些重叠度较高且置信度较低的边界框,从而减少重复检测。
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...
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...