第二种方法：result.masks.maskstensor([[[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], ..., [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], ...
keepdim=True) # b, max_num_obj pos_overlaps = (overlaps * mask_pos).amax(axis=-1, keepdim=True) # b, max_num_obj # (bs,n_max_boxes,num_total_anchors)--> (bs,num_total_anchors,1) 得到每個anchor(總共有hxw個)的權重 norm_align_metric = (align_metric * pos_overlaps / (pos_...
masks (np.ndarray): [N, H, W], output masks."""x, protos= preds[0], preds[1]#Two outputs: predictions and protos#Transpose the first output: (Batch_size, xywh_conf_cls_nm, Num_anchors) -> (Batch_size, Num_anchors, xywh_conf_cls_nm)x = np.einsum('bcn->bnc', x)#Prediction...
(N, 4)boxes.conf#confidence score, (N, 1)boxes.cls#cls, (N, 1)boxes.data#raw bboxes tensor, (N, 6) or boxes.boxes .# 实例分割后处理masks = results[0].masks#Masks object
"" loss = torch.zeros(3, device=self.device) # box, cls, dfl feats, pred_angle = preds if isinstance(preds[0], list) else preds[1] batch_size = pred_angle.shape[0] # batch size, number of masks, mask height, mask width pred_distri, pred_scores = torch.cat([xi.view(feats[0...
result.boxes.cls # cls, (N, 1)**# Segmentation 分割**result.masks.data # masks, (N, H, W)result.masks.xy # x,y segments (pixels), List[segment] * Nresult.masks.xyn # x,y segments (normalized), List[segment] * N**# Classification 分类**result.probs # cls prob, (num_...
参数: prediction (torch.Tensor): 形状为 (batch_size, num_classes + 4 + num_masks, num_boxes) 的张量, 包含预测的框、类别和掩码。张量格式应与模型输出格式一致,例如 YOLO。 conf_thres (float): 置信度阈值,低于该值的框将被过滤掉。 iou_thres (float): IoU 阈值,低于该值的框在 NMS 过程中将...
import torchvision.transforms as TT.ToPILImage()(result.masks.masks).show() 这是原始图像: 虽然不完美,但对许多应用来说已经足够好了,IoU肯定高于0.5。 总之,新的 ultralytics 库与以前的 Yolo 版本相比更容易使用,特别是对于分割任务来说,现在已经成为了一流的工具。你还可以在 ultralytics 的新包中找到...
T.ToPILImage()(result.masks.masks).show() 图像的预测分割 这是原始图像: 虽然并不完美,但对于很多应用来说已经足够好了,而且 IoU 肯定高于 0.5。 08结束语 总之,与之前的 Yolo 版本相比,新的 ultralytics 库更容易使用,尤其是对于分割任务,它现在是一等公民。你可以发现 Yolov5 也是 ultralytics 新软件...
5) 然后将上一步的结果输入到num_layers个TransformerLayer中。w*h 相当于序列长度,b是批量的大小,c2相当于词嵌入特征长度。每个TransformerLayer的输入和输出的大小不变。经过若干个TransformerLayer后,大小是(w*h,b,c2)。 6)permute(1, 2, 0)后: 形状变为(b,c2,w*h) reshape(b, self.c2, w, h)后...