param.ap_iou_threshold, nms_threshold=self.param.nms_threshold) return [detect_metric] def update_fine_tune_param(self): for param in self.body_net.backbone.parameters(): param.requires_grad = False def update_train_param(self): for param in self.body_net.backbone.parameters(): param....
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([]) result_classid = boxes[:, 5] if len(box...
# scores:一个NumPy数组,包含了每个检测框的置信度分数。 # score_threshold:一个浮点数,表示置信度分数的阈值。只有置信度分数大于这个阈值的检测框才会被保留下来。 # nms_threshold:一个浮点数,表示非极大值抑制的阈值。在非极大值抑制过程中, # 如果两个检测框的重叠面积大于这个阈值,那么置信度分数较低的那个...
通常 NMS 的参数对速度影响极大,尤其是 score threshold(置信度阈值) 、NMS 的 IoU 阈值、top-k 框数(参与 NMS 的最多框数)以及 max_dets(每张图保留的最多框数) 等参数。 比如最常用的是调 score threshold,一般为了提高 Recall(召回率)都会设置成 0.001、0.01 之类的,但其实这种置信度范围的低分框对实际...
通常 NMS 的参数对速度影响极大,尤其是 score threshold(置信度阈值) 、NMS 的 IoU 阈值、top-k 框数(参与 NMS 的最多框数)以及 max_dets(每张图保留的最多框数) 等参数。 比如最常用的是调 score threshold,一般为了提高 Recall(召回率)都会设置成 0.001、0.01 之类的,但其实这种置信度范围的低分框对...
float nmsThreshold; float objThreshold; const bool keep_ratio = true; void normalize_(Mat img, vector<float>& input_image_); void nms(vector<BoxInfo>& input_boxes); Mat resize_image(Mat srcimg, int* newh, int* neww, int* top, int* left); ...
(IoU) threshold for NMS max_det: 300 # maximum number of detections per image half: False # use half precision (FP16) dnn: False # use OpenCV DNN for ONNX inference plots: True # save plots during train/val # Prediction settings --- source: # source directory for images or videos s...
yolov8系列[四]-yolov8模型部署jetson平台 jetson平台 0.安装环境 1. 下载源代码 2. `.pt`转换模型转换为`.onnx`模型 3. 配置deepstream_yolo 4. 运行 jetson平台 0.安装环境 下载torch、torchvision参考PyTorch 官方安装命令合集 我用的版本是 torch-1.10.0-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl ...
nms_threshold: 0.45 biases: 12 biases: 16 biases: 19 biases: 36 biases: 40 biases: 28 biases: 36 biases: 75 biases: 76 biases: 55 biases: 72 biases: 146 biases: 142 biases: 110 biases: 192 biases: 243 biases: 459 biases: 401 ...
// NMS std::vector<int> indexes; cv::dnn::NMSBoxes(boxes, confidences,0.25,0.50, indexes); for(size_t i =0; i < indexes.size; i++) { int index = indexes[i]; int idx = classIds[index]; cv::rectangle(frame, boxes[index], colors[idx %5],2,8); ...