🌳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...
pick =non_max_suppression(rects, probs=None, overlapThresh=0.65)# draw the final bounding boxes#for (xA, yA, xB, yB) in pick:# cv2.rectangle(image, (xA, yA), (xB, yB), (0, 255, 0), 2)# show some information on the number of bounding boxes#filename = imagePath[imagePath.r...