probs = np.array([0.075, 0.15, 0.075, 0.15, 0.0, 0.05, 0.05, 0.2, 0.25]) 这时,我们就可以借助 argsort(a, axis=-1, kind=None) 函数来解决该问题。np.argsort 的作用是对原数组进行从小到大的排序,返回的是对应元素在原数组中的索引。 np.argsort 包括后面这几个关键参数: a 是要进行排序的原...
np.arange(0,20,2)#前2个参数数范围(前闭后开),第3个参数是步长2,默认是1,返回的结果是:array([ 0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]) np.linspace(0,20,5)#[0,20]分成5等分 返回结果:array([ 0., 5., 10., 15., 20.]) #random创建数组 np.random.randint(0,10,10) #产生...
() if not gpu_memory: print("\ngpu free memory: {}".format(gpu_memory)) gpu_list = np.argsort(gpu_memory)[::-1] gpu_list_str = ','.join(map(str, gpu_list)) os.environ.setdefault("CUDA_VISIBLE_DEVICES", gpu_list_str) device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_...
③将分割后的数据,计算测试集数据与每一个训练集的距离,使用norm()函数直接求二范数,或者载入数据使用np.sqrt(sum((test - train) ** 2))求得距离,使用argsort()将距离进行排序,并返回索引值, ④取出值最小的k个,获得其标签值,存进一个字典,标签值为键,出现次数为值,对字典进行按值的大小递减排序,将字...
说明:物理GPU是按内存大小来排序0,1,2,3,而逻辑GPU0,1,3,2,这是与numpy函数np.argsort(gpu_memory)[::-1]有关,不用管,我们的目的是通过排序得到显存最多的GPU,设为主GPU。 3. GPU加载的常见问题 报错1:没有GPU时,加载到GPU,就会报错。
假设gpu_memory=['5','9','3'],np.argsort(gpu_memory)的结果是array([2, 0, 1], dtype=int64),是从小到大取排好序后的索引。np.argsort(gpu_memory)[::-1]的结果是array([1, 0, 2], dtype=int64),也就是把元素的顺序反过来。 在Python 中,list[<start>:<stop>:<step>]表示从start到stop...
Confidence_Level = 1/(1+np.exp(-res_ir[0])) # 5. 将结果进行从小到大的排序,便于我们获取置信度最高的类别 result_mask_ir = np.squeeze(np.argsort(res_ir, axis=1)).astype(np.uint8) # 6. 用CV2的putText方法将置信度最高对应的label以及其置信度绘制在图像上 ...
order= scores.argsort() 根据分数得到排序的指标 indices= torch.arange(bboxes.shape[0]) 创建用于迭代bboxes的索引 indices keep= torch.ones_like(indices,dtype=torch.bool) keep是用于判断一个bbox是否应该保留的向量,如果Keep [i] == 1,则bboxes[order[i]]...
NMS即non maximum suppression即非极大抑制,顾名思义就是抑制不是极大值的元素,搜索局部的极大值。在最近几年常见的物体检测算法(包括rcnn、sppnet、fast-rcnn、faster-rcnn等)中,最终都会从一张图片中找出很多个可能是物体的矩形框,然后为每个矩形框为做类别分类概率。本文来通过Pytorch实现NMS算法。
argsort() 根据分数得到排序的指标 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 indices = torch.arange(bboxes.shape[0]) 创建用于迭代bboxes的索引 indices 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 keep = torch.ones_like(indices, dtype=torch.bool) keep是用于判断一个bbox是否应该...