🌳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,导致无法进行优化。 (2)可能出现两个IOU一样,对应的2个框框的面积也一样,但是相交情况完全不一样,那么IOU_Loss将...
修改后的non_max_suppression_list defnon_max_suppression_list(prediction,conf_thres1=[0.45,0.45,0.45,0.45,0.45,0.45],iou_thres=0.45,classes=None,agnostic=False,multi_label=False, labels=()): """Runs Non-Maximum Suppression (NMS) on inference results Returns: list of detections, on (n,6) ...
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 ...
22.2、xywh2xyxy 23、xywhn2xyxy、xyxy2xywhn、xyn2xy 23.1、xywhn2xyxy 23.2、xyxy2xywhn 23.3、xyn2xy 24、non_max_suppression 25、strip_optimizer 26、print_mutation 27、apply_classifier 28、increment_path 29、save_one_box 30、resample_segments 31、segment2box 32、segments2boxes 总结 ...
所以,对于小误差,它应该表现为具有偏移量的对数函数,而对于大误差,则应表现为L1。因此复合损失函数Wing Loss就诞生了。 3.4 YOLOv5Face的后处理NMS 其实本质上没有改变,这里仅仅给出对比的代码。 yolov5的NMS代码如下: defnon_max_...
LoadStreamsfrom utils.general import (LOGGER, check_file, check_img_size, check_imshow, check_requirements, colorstr,increment_path, non_max_suppression, print_args, scale_coords, strip_optimizer, xyxy2xywh)from utils.plots import Annotator, colors, save_one_boxfrom utils.torch_utils import sele...
importcv2importnumpy as np"""Non-max Suppression Algorithm @param list Object candidate bounding boxes @param list Confidence score of bounding boxes @param float IoU threshold @return Rest boxes after nms operation"""defnms(bounding_boxes, confidence_score, threshold):#If no bounding boxes, retur...
NMS non-maximum suppression 当我们得到对目标的预测后,一个目标通常会产生很多冗余的预测框。Non-maximum suppression(NMS)其核心思想在于抑制非极大值的目标,去除冗余,从而搜索出局部极大值的目标,找到最优值。 在我们对目标产生预测框后,往往会产生大量冗余的边界框,因此我们需要去除位置准确率低的边界框,保留位置...
所以,对于小误差,它应该表现为具有偏移量的对数函数,而对于大误差,则应表现为L1。因此复合损失函数Wing Loss就诞生了。 3.4 YOLOv5Face的后处理NMS 其实本质上没有改变,这里仅仅给出对比的代码。 yolov5的NMS代码如下: def non_max_suppression(prediction, conf_thres=0.25, iou_thres=0.45, classes=None, agnos...
分别是去掉可信度比较低的框框, 叫做非极值抑制,也就是这个函数non_max_suppression(). 有的叫 nms 然后就是把可信度比较高的框框画到图片上。剩下的应该都能看的懂。 关于我是怎么知道最终数据格式并知道其每个维度的数据的意义的? 实际上我并没有查看yolov5的论文(其实是没怎么看明白!!!), 而是用了比较程...