其中,postprocess方法用于对预测结果进行后处理,并返回一个Results对象的列表。在postprocess方法中,首先使用ops.non_max_suppression函数对预测结果进行非最大抑制处理,然后将预测框的坐标进行缩放,最后将处理后的结果存储在Results对象中,并添加到结果列表中。 该程序文件名为predict.py,是一个用于预测的程序文件。该文...
non_max_suppression(prediction=batch_predicts, conf_threshold=self.param.conf_threshold, nms_threshold=self.param.nms_threshold, in_fmt="xyxy", img_size=self.param.img_size) tensor_dict["predicts"] = [None if nms_predicts is None else nms_predicts.detach().cpu().numpy() for nms_predicts...
increment_path, non_max_suppression, print_args, scale_coords, strip_optimizer, xyxy2xywh) from utils.plots import Annotator, colors, save_one_box from utils.torch_utils import select_device, time_sync 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19....
non_max_suppression函数 执行非极大值抑制,去除重叠的检测框。 def non_max_suppression(prediction, conf_thres=0.25, iou_thres=0.35, classes=None, agnostic=False, multi_label=False, labels=(), max_det=300, nm=0 # number of masks ): """ Perform Non-Maximum Suppression (NMS) on the boxes ...
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([]) ...
class_ids.Add(max_classId_point.X); confidences.Add((float)max_score); rotations.Add(result_data.At(i, 19)); } } // NMS nonmaximum suppression int[] indexes = new int[position_boxes.Count]; CvDnn.NMSBoxes(position_boxes, confidences, 0.25f, 0.7f, out indexes); ...
具体来说,首先调用 ops.non_max_suppression 函数对预测结果进行非极大值抑制,以过滤掉重叠的检测框。该函数的参数包括置信度阈值、IOU阈值、是否使用类别无关的NMS、最大检测框数量以及要检测的类别。 接下来,方法检查输入的原始图像是否为列表。如果不是,则将其转换为 NumPy 数组。然后,程序遍历每个预测结果,并对...
"""defpostprocess(self, preds, img, orig_imgs):"""Post-processes predictions and returns a list of Results objects."""# 进行非最大抑制处理,返回预测结果 predspreds = ops.non_max_suppression( preds, self.args.conf, self.args.iou, ...
imread(img_path) # 加载模型 model = load_model("./weights/yolov8s-seg.pt") # 图片预处理 img = data_preprocess(model, ori_img, [640, 640]) # 推理 result = model(img, augment=False) preds = result[0] proto = result[1][-1] # NMS det = non_max_suppression(preds, conf_thres=...
scale_boxes函数用于将边界框从一个图像的尺寸缩放到另一个图像的尺寸。它会根据输入图像的形状和目标图像的形状计算缩放比例和填充,确保边界框的坐标在新的图像中是正确的。 make_divisible函数用于将一个数字调整为最接近的可被指定除数整除的数字,常用于网络结构中确保通道数的可分性。 non_max_suppression函数实现了...