nms_iou_threshold = 0.7, agnosting_nms = False, max_detections = 300): # 用非极大值抑制non_max_suppression()算法去除冗余候选框 nms_kwargs = {"agnostic": agnosting_nms, "max_det":max_detections} pred = ops.non_max_suppression( torch.from_numpy(pred_boxes), min_conf_threshold, nms_...
(dw, dh) def non_max_suppression( prediction, conf_thres=0.25, iou_thres=0.45, classes=None, agnostic=False, multi_label=False, labels=(), max_det=300, nm=0, # number of masks ): """Non-Maximum Suppression (NMS) on inference results to reject overlapping detections Returns: list of...
这个文件还定义了一个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。在后处理过程中,它使用了ops.non_max_suppression函数对预测结果进行非最大值抑制处理,同时还进行了一些其他的处理操作。 这个文件还包含了一个示例代码,展示了如何使用DetectionPredictor类进行预测。示例代码中使用了yolov8n...
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...
"""# 将预测结果转换为 xywh 格式的边界框boxes = ops.xyxy2xywh(preds_in[0][0])# 将边界框和类别分数连接起来,并进行维度变换preds = torch.cat((boxes, preds_in[0][1]), -1).permute(0,2,1)# 应用非极大值抑制处理预测结果preds = ops.non_max_suppression(...
(0)import matplotlib.pyplot as pltfrom tqdm import trangefrom PIL import Imagefrom ultralytics.nn.tasks import attempt_load_weightsfrom ultralytics.utils.torch_utils import intersect_dictsfrom ultralytics.utils.ops import xywh2xyxy, non_max_suppressionfrom pytorch_grad_cam import GradCAMPlusPlus,...
"""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, ...
(b1_area + b2_area - inter_area + 1e-16) return iou def non_max_suppression( prediction, origin_h, origin_w, conf_thres=0.5, nms_thres=0.4): """ description: Removes detections with lower object confidence score than 'conf_thres' and performs Non-Maximum Suppression to further filter...
在这个方法中,首先使用了ops.non_max_suppression函数对预测结果进行非最大值抑制处理,去除重叠的边界框。然后,根据输入的原始图像和预测结果,生成一个Results对象的列表,每个Results对象包含了原始图像、图像路径、类别名称和边界框信息。 这个文件中还包含了一个示例代码,展示了如何使用DetectionPredictor类进行预测。示例...
classid = np.argmax(score) confidence = score[classid]ifconfidence > CONF_THRESH:ifratio_h > ratio_w: center_x =int(detection[0] / ratio_w) center_y =int((detection[1] - (h - ratio_w * origin_h) /2) / ratio_w) width =int(detection[2] / ratio_w) ...