defcalculate_iou(box_a,box_b):""" 计算IOU box_a: 实际框,[x1, y1, x2, y2] box_b: 预测框,[x1, y1, x2, y2] """# 获取重叠的坐标x1=torch.max(box_a[0],box_b[0])y1=torch.max(box_a[1],box_b[1])x2=torch.min(box_a[2],box_b[2])y2=torch.min(box_a[3],box_...
box1_area和box2_area分别表示两个边界框的面积。 union_area是两个边界框的并集区域面积。 4. 返回IoU结果 最后,可以通过交集和并集的面积来计算IoU,并返回结果。 AI检测代码解析 # 计算IoUiou=intersection_area/union_areaifunion_area>0else0print(f"IoU:{iou.item()}") 1. 2. 3. 注释: iou为交并比...
复制def iou(box: torch.Tensor, boxes: torch.Tensor): """ 计算一个边界框和多个边界框的交并比 Parameters --- box: Tensor of shape `(4, )` 一个边界框 boxes: Tensor of shape `(n, 4)` 多个边界框 Returns --- iou: Tensor of shape `(n, )` 交并比 """ # 计算交集 xy_max = torch...
import torch import numpy as np def IOU(box,other_boxes): #box: [x1,y1,x2,y2] 分别表示方框的左上角的点和右下角的点 #other_boxs: N个box,多了一个维度(代表box的数量) box_area = (box[2]-box[0])*(box[3]-box[1]) other_boxes_area = (other_boxes[:,2]-other_boxes[:,0]...
在循环部分,下面的代码给出了框的 IoU,其中通过 i 索引所有索引排序高于 i 的边界框。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ious=bbox_iou(image_pred_class[i].unsqueeze(0),image_pred_class[i+1:]) 每次迭代时,如果有边界框的索引大于 i 且有大于阈值 nms_thresh 的 IoU(与索引为 ...
box_corner[:,:,3] = (prediction[:,:,1] + prediction[:,:,3]/2) prediction[:,:,:4] = box_corner[:,:,:4] 每张图像中的「真实」检测结果的数量可能存在差异。比如,一个大小为 3 的 batch 中有 1、2、3 这 3 张图像,它们各自有 5、2、4 个「真实」检测结果。因此,一次只能完成一张图像...
box_corner[:,:,0]=(prediction[:,:,0]-prediction[:,:,2]/2) box_corner[:,:,1]=(prediction[:,:,1]-prediction[:,:,3]/2) box_corner[:,:,2]=(prediction[:,:,0]+prediction[:,:,2]/2) box_corner[:,:,3]=(prediction[:,:,1]+prediction[:,:,3]/2) ...
SSD正样本选取:(1)对每一个GT box找IOU最大的default box作为正样本;(2)对每一个default box,如果其与任意一个GT box的IOU的值大于0.5则认为为正样本。 如下表格是每一个default box与每一个GT box的IOU值。 算法步骤: 第一步:对于每一个DBox找IOU最大的GT(best_dbox_ious),并记录对应GT的索引(best...
calculate_iou(gt_box, anchor_shapes) = [num_true_box, 9]每一个真实框和9个先验框的重合情况 # best_ns: # [每个真实框最大的重合度max_iou, 每一个真实框最重合的先验框的序号] #---# best_ns = torch.argmax(self.calculate_iou(gt_box, anchor_shapes), dim=-1) for t, best_n in ...
box_corner[:,:,3] = (prediction[:,:,1] + prediction[:,:,3]/2) prediction[:,:,:4] = box_corner[:,:,:4] 每张图像中的「真实」检测结果的数量可能存在差异。比如,一个大小为 3 的 batch 中有 1、2、3 这 3 张图像,它们各自有 5、2、4 个「真实」检测结果。因此,一次只能完成一张图像...