🌳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...
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...
这章是关于--roi_helpers.py的non_max_suppression_fast函数。 该函数的作用是从所给定的所有预选框中选择指定个数最合理的边框。 本章代码流程 函数输入: 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...
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。
函数原型: tf.image.non_max_suppression( boxes, scores, max_output_size, iou_threshold=0.5, score_threshold=float('-inf'), name=None ) 按照参数scores的降序贪婪的选择边界框的子集。 删除掉那些与之前的选择的边框具有很高的IOU的边框。边框是以[y1,x1,y2,x2],(y1,x1)和(y2,x2)是边框的对角...
实现部分在这里，你在储存库那看不到是因为gen_开头的代码是由bazel自动生成的。你应该可以在本地发行...
如上图所示,人脸检测中,虽然每个窗口均检测到人脸,但仅需给出一个最有可能表征人脸的窗口二、tensorflow中的API函数原型:tf.image.non_max_suppression( boxes,...例如:selected_indices=tf.image.non_max_suppression(boxes, scores, max_output_size, iou_thresholde)selected_boxes...np.array([0.4,0.5,0.72...
并改进了OICR损失函数来平衡最高置信度候选框和其他候选框对损失函数的 NMS—非极大值抑制算法的理解 一、概念 在目标检测中,得到多个候选框及其置信度得分。非极大值抑制算法(NMS)对多个候选框,去除重合率大的冗余候选框,得到最具代表性的结果,以加快目标检测的效率。 二、实例 以下图人脸检测为例,目标:消除重合...
检测评价函数intersection-over-union(IoU) 在目标检测的评价体系中,有一个参数叫做 IoU ,简单来讲就是模型产生的目标窗口和原来标记窗口的交叠率。 可以简单的理解为:检测结果DetectionResult与真实值Ground Truth的交集比上它们的并集,即为检测的准确率 IoU : 举个例子,下面是一张原图 然后我们对其做下目标检测...
Tensorflow.js是Google开发的开放源代码库,用于在浏览器或节点环境中运行机器学习模型以及深度学习神经网络。 .image.nonMaxSuppressionPaddedAsync() 函数用于基于 iou 异步执行限制框的非最大抑制,即联合的交集以及填充结果的机会。 用法: tf.image.nonMaxSuppressionPaddedAsync(boxes, scores, maxOutputSize, ...