1、IOU_Loss 🌳IOU是交并比,在这里是指预测的物体框框和真实的物体框框的交集的面积与并集的面积之比。 🌳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...
该损失函数包括位置损失、置信度损失和类别损失。位置损失衡量预测边界框和真实边界框之间的位置差异。置信度损失衡量边界框是否正确地预测了目标,并惩罚背景框的置信度。类别损失衡量目标类别的预测准确性。 (5)非最大抑制(Non-Maximum Suppression):在预测的边界框中,可能存在多个相互重叠的框,代表同一个目标。为了消...
yolov10 调用non_max_suppression时提示The truth value of an array with more t,YOLOV5代码理解——损失函数的计算摘要:神经网络的训练的主要流程包括图像输入神经网络,得到模型的输出结果,计算模型的输出与真实值的损失,计算损失值的梯度,最后用梯度下降算法更新模型参
class_ids, boxes = non_max_suppression_fast(np.asarray(class_ids), np.asarray(boxes), 0.75) 该函数完整的实现代码如下: importnumpyasnp defnon_max_suppression_fast(class_ids, boxes, nms_threshold): # if there are no boxes, return iflen(boxes) ==0: return[], [] ifboxes.dtype.kind ...
non_max_suppression函数的输入参数包括预测结果pred、置信度阈值conf_thres、IOU(交并比)阈值iou_thres、类别classes、是否进行类别无关的NMSagnostic_nms,以及最大检测数max_det。该函数的输出是经过NMS筛选后的预测结果。 第二行代码更新了计时器,记录了NMS操作所用的时间。 4.6.4 预测过程 # Process predictions ...
tf.image.non_maxsuppression函数的具体做法是对于所有的boxes先选取具有分数最高pc的box,然后用剩余所有的box和选出的box进行计算IOU的值,当IOU大于iouthreshold时,box被删除掉,然后再在剩余的boxes里取最大值,再做同样的操作,直到boxes的数目为max_boexes_tensor的数目。
boxes = self.non_max_suppression(results, origin_h, origin_w, conf_thres=CONF_THRESH, nms_thres=IOU_THRESHOLD) result_boxes = boxes[:, :4] if len(boxes) else np.array([]) result_scores = boxes[:, 4] if len(boxes) else np.array([]) ...
non_max_suppression(detections, 80, conf_thres, nms_thres) return detections[0] 我们在检测框中添加物体的编号,并使用不同的颜色表示检测框,这样可以更清楚地展示输出结果。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 colors = [cmap(i)[:3] for i in np.linspace(0, 1, 20)]...
非极大抑制(Non-Maximum Suppression) 「基于网格进行预测」方法会为每张图像得到固定数量的边界框预测。但是,我们希望对这些预测进行过滤,以便仅输出图像中真正可能实际存在的目标的边界框。此外,对于每个被检测到的目标,我们都只想要一个边界框预测。 通过仅考虑 ...
path, make_divisible, non_max_suppression, scale_coords, xywh2xyxy, xyxy2xywh) # 定义了一些常用的工具函数 from utils.plots import Annotator, colors, plot_one_box # 定义了Annotator类,可以在图像上绘制矩形框和标注信息 from utils.torch_utils import time_sync # 定义了一些与PyTorch有关的工具函数...