🌳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) ...
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# ...
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_...
2. 函数main() def main(opt): # 检查环境/打印参数,主要是requrement.txt的包是否安装,用彩色显示设置的参数 check_requirements(exclude=('tensorboard', 'thop')) # 执行run()函数 run(**vars(opt)) 3. 函数run() 3.1 run函数——传入参数 ...
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...
check_anchor函数的流程大概是:先判断锚框是否符合要求(判断条件bpr / aat,大于0.98就不会更新),然后利用k-mean聚类更新锚框。 3. 超参数进化——遗传算法调优(GA) 3.1 what是GA 遗传算法是利用种群搜索技术将种群作为一组问题解,通过对当前种群施加类似生物遗传环境因素的选择、交叉、变异等一系列的遗传操作来产...
defpredict(img):img=torch.from_numpy(img).to(device)img=img.half()ifhalfelseimg.float()img/=255.0ifimg.ndimension()==3:img=img.unsqueeze(0)t1=time_synchronized()pred=model(img,augment=False)[0]pred=non_max_suppression(pred,opt.conf_thres,opt.iou_thres,classes=opt.classes,agnostic=opt....
(pred, proto) pred = non_max_suppression( pred, conf_thres, iou_thres, None, agnostic_nms, max_det=max_det, nm=32 ) # Process predictions for i, det in enumerate(pred): # per image if len(det): masks = process_mask( proto[i], det[:, 6:], det[:, :4], im.shape[2:],...