def postprocess(self, preds, img, orig_imgs): 1. 后处理过程中传入的参数为preds即预测的结果,即YOLOv8分割头输出的结果 img是输入的图像(归一化后的),orig_img是原始图像 在后处理过程的刚开始,便是利用非极大值抑制来筛选出部分数据: p = ops.non_max_suppression( preds[0], self.args.conf, sel...
preds_real, location_real=self._split_y(label) batch_size =len(label_real) loss =nd.square(ypre - label) class_weight=nd.ones( shape =(batch_size, self.s*self.s*self.c))*self._scale_class_prob location_weight = nd.ones(shape...
AI代码解释 defhybrid_forward(self,F,ypre,label):label_pre,preds_pre,location_pre=self._split_y(ypre)label_real,preds_real,location_real=self._split_y(label)batch_size=len(label_real)loss=nd.square(ypre-label)class_weight=nd.ones(shape=(batch_size,self.s*self.s*self.c))*self._scal...
根据这1000个锚框位置,可以将网络预测的候选检测框位置bboxes_preds、前景背景目标分数obj_preds、类别分数cls_preds等信息,提取出来。 (1)bboxes_preds是目标框回归分数,所以维度是[1000,4]。 (2)obj_preds因为是目标分数,所以维度是[1000,1]。 (3)cls_preds因为是类别分数,所以维度是[1000,2]。 b、Loss...
self.cls_preds=nn.ModuleList([nn.Conv2d(head_dim,self.num_classes,kernel_size=1)for_inrange(len(cfg['stride']))])self.reg_preds=nn.ModuleList([nn.Conv2d(head_dim,4,kernel_size=1)for_inrange(len(cfg['stride']))])# --- Network Initialization ---iftrainable:# init biasself.init_...
yolo_preds.pred=deepsort_outputs 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 通过ava_inference_transform()函数对预测输入进行预处理,然后通过调用Slowfast模型进行预测,最后为每个id分配动作类别 id_to_ava_labels={} if yolo_preds.pred[img_num//2].shape[0]: ...
obj_preds因为是目标分数,所以维度是[1000,1]。 cls_preds因为是类别分数,所以维度是[1000,2]。 b.Loss函数计算 针对筛选出的1000个候选检测框,和3个groundtruth计算Loss函数。 计算的代码,也在yolo_head.py的get_assignments函数中。 首先是位置信息的loss值:pair_wise_ious_loss ...
pair_wise_cls_loss = F.binary_cross_entropy(cls_preds_ , gt_cls) # 3*95 计算得到SimOTA关键的cost矩阵; cost = (pair_wise_cls_loss + 3.0 * pair_wise_ious_loss + 100000 * (~is_in_boxes_and_centers)) 简而言之,我们根据fg_mask得到400个anchor point里面有95个是初步认定的正样本,我们根...
(preds): if len(pred.shape) > 2: pred = np.squeeze(pred) if len(pred.shape) == 1: pred = pred[np.newaxis, :] pred_bboxes = pred[:, :4] scale = np.tile(scale_factor[i][::-1], (2)) pred_bboxes /= scale bbox = np.concatenate( [ pred[:, -1...
loss_iou = (self.iou_loss(bbox_preds.view(-1,4)[fg_masks], reg_targets)).sum() / num_fg loss_obj = (self.bcewithlog_loss(obj_preds.view(-1,1), obj_targets)).sum() / num_fg loss_cls = (self.bcewithlog_loss(cls_preds.view(-1, self.num_classes)[fg_masks], cls_target...