prepare()函数调用load_labels()函数,加载所有数据集的标签,保存在遍历gt_labels集合中,如果在配置文件中指定了水平镜像,则追加一倍的训练数据集。 def prepare(self): ''' 初始化数据集的标签,保存在变量gt_labels中 return: gt_labels:返回数据集的标签 是一个list 每一个元素对应一张图片,是一个dict imname...
prepare()函数调用load_labels()函数,加载所有数据集的标签,保存在遍历gt_labels集合中,如果在配置文件中指定了水平镜像,则追加一倍的训练数据集。 def prepare(self): ''' 初始化数据集的标签,保存在变量gt_labels中 return: gt_labels:返回数据集的标签 是一个list 每一个元素对应一张图片,是一个dict imname...
image/=255.returnimage#anchor共有9个,每个尺度3个defget_ytrue(boxes,anchors,anchor_shape,b,pattern_shape,input_size,classes,labels,ytrues): newbox= np.zeros((4), dtype="float32")foriinrange(len(boxes)):#计算出所有anchor与ground truth的最大IOU的indexanchor =get_anchor(anchors,boxes[i])...
argv[4]: 0;说明当参数大于4个时,默认第5个参数为测试图片路径filename,显然这样我们就无法检测文件夹下的图片了,因此为filename加一个输入标识 -input,这样我们后面就可以添加输入路径idir和输出路径odir参数了(这里输出路径定义为存放images和labels路径)。 int main(int argc, char **argv) { //test_resize(...
v_boxes, v_labels, v_scores = get_boxes(boxes, labels, class_threshold) # summarize what we found for i in range(len(v_boxes)): print(v_labels[i], v_scores[i]) # draw what we found draw_boxes(photo_file, v_boxes, v_labels, v_scores) ...
char **names = get_labels(name_list); //char *mapf = option_find_str(options, "map", 0); // get the 'map', what is the map //int *map = 0; //if (mapf) map = read_map(mapf); FILE* reinforcement_fd = NULL; network *net = load_network(cfgfile, weightfile, 0); ...
mask_pos, align_metric, overlaps = self.get_pos_mask( pd_scores, pd_bboxes, gt_labels, gt_bboxes, anc_points, mask_gt ) target_gt_idx, fg_mask, mask_pos = self.select_highest_overlaps(mask_pos, overlaps, self.n_max_boxes) ...
format( im_file, w, img.shape[1]) gt_boxes, gt_labels = get_bbox(gt_bbox, gt_class) # 将目标物体的边界框坐标转换为相对值,即除以图像的宽度和高度(将目标物体的边界框坐标转换为相对值的方法是将边界框的坐标值除以图像的宽度和高度。这样做可以将边界框的坐标值归一化到[0,1]的范围内, #...
i. exps/example/yolox_voc/yolox_voc_s.py中的get_eval_loader函数。data_dir和image_sets，同上...
其中，images文件夹包含训练和验证的图像，labels文件夹包含相应的标签文件（YOLO格式的txt文件）。3. ...