对于任何一个输出层,抛弃了常用的基于 Max IoU 匹配的规则,而是直接采用 shape 规则匹配,也就是该 GT Bbox 和当前层的 Anchor 计算宽高比,如果宽高比例大于设定阈值,则说明该 GT Bbox 和 Anchor 匹配度不够,将该 GT Bbox 暂时丢掉,在该层预测中该 GT Bbox 对应的网格内的预测位置认为是负样本。 对于剩...
yoloV5 目标检测的方式去做,cvat得到的标注是coco格式数据,coco格式的标注数据的bbox是x,y,w,h,其中x,y不是xcenter和ycenter是xmin和ymin。opencv的方式检验标注和图片是否对应一致: bbox检验:cv.rectangle segmentation检验:cv2.line 得到的标注数据转换为txt: 一行中分别为图片路径、标注位置和label信息, label...
anchor生成完毕之后,再做一些操作之后就是decoder了,decode完毕之后就是NMS。 2.编写yolov5的get_bbox函数 yolov5的get_bbox函数其实很简单,直接把yolov3的get_bbox.py拿过来用就好了,需要修改的就是decoder解码部分的代码。 这边我参考的https://zhuanlan.zhihu.com/p/266916615的内容。 编解码代码: @BBOX_COD...
这里代码先用了两个if过滤掉了一些confidence不够的bbounding box。然后在这个基础上继续把iou计算放在最后面,尽可能的去减少计算, 这是一个思想 这里还用着 /* 这个代码流程如下: 1. 从nx85的维度中把每个结果的left, top, right, bottom confidence取出来,然后放进vector<box>里面 2. 对储存好的box执行NMS...
def bbox_iou(self, box1, box2, x1y1x2y2=True): """ 计算IOU """ if not x1y1x2y2: b1_x1, b1_x2 = box1[:, 0] - box1[:, 2] / 2, box1[:, 0] + box1[:, 2] / 2 b1_y1, b1_y2 = box1[:, 1] - box1[:, 3] / 2, box1[:, 1] + box1[:, 3] / ...
在Anchor-based 算法中,预测框通常会基于 Anchor 进行变换,然后预测变换量,这对应 GT Bbox 编码过程,而在预测后需要进行 Pred Bbox 解码,还原为真实尺度的 Bbox,这对应 Pred Bbox 解码过程。 在YOLOv3 中,回归公式为: 公式中 而在YOLOv5 中,回归公式为: ...
每个网格要预测 B 个bounding box,每个 bounding box 要预测 (x, y, w, h) 和 confidence 共5个值。【yolo-v1要预测的是2个bbox】 每个网格还要预测一个类别信息,记为 C 个类。【yolo-v1预测的类别有20种,像猫,狗,汽车等】 总的来说,S×S 个网格,每个网格要预测 B个bounding box ,还要预测 C...
以下是一个简化的CUDA核函数示例,用于解码YOLOv5的输出: cpp __global__ void decode_kernel(float* predict, int num_bboxes, int num_classes, float threshold, float* boxes) { int idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; if (idx >= num_bboxes) return; float* pitem = predic...
bbox-border-color3=0;1;0;1 interval=0 gie-unique-id=1 nvbuf-memory-type=0 config-file=config_infer_primary_yoloV5.txt [tracker]enable=0 tracker-width=512 tracker-height=320 ll-lib-file=/opt/nvidia/deepstream/deepstream-5.0/lib/libnvds_mot_klt.so ...
bbox, conf, cls_id = info['class_name'], info['bbox'], info['score'], info[ 'class_id'] # 获取类别名称、边界框、置信度和类别ID label = '%s %.0f%%' % (name, conf * 100) # 创建标签,包含类别名称和置信度 # 画出检测到的目标物 image = drawRectBox(image, bbox, alpha=0.2...