Блог

Я тренирую свои собственные наборы данных, используя Yolov4 от Alexeyab, но у меня есть несколько ограничивающих рамок, как на этом изображении ниже.

Я погуглил и поискал информацию о NMS(не максимальное подавление), но все, что я могу найти,-это как написать код в pytorch или tf…. я новичок в обнаружении объектов, поэтому понятия не имею, как это реализовать. Все, что я хотел сделать, это просто сделать только одну ограничивающую рамку для одного класса.

Пожалуйста, помогите мне. Спасибо.

Я думаю, что NMS-это ez для кода, вы могли бы увидеть объяснение здесь. Эти коды ниже я вижу в fast-rcnn для каждого класса.

 import numpy as np

def nms(dets, thresh):
    x1 = dets[:, 0]
    y1 = dets[:, 1]
    x2 = dets[:, 2]
    y2 = dets[:, 3]
    scores = dets[:, 4]

    areas = (x2 - x1   1) * (y2 - y1   1)
    order = scores.argsort()[::-1]

    keep = []
    while order.size > 0:
        i = order[0]
        keep.append(i)
        xx1 = np.maximum(x1[i], x1[order[1:]])
        yy1 = np.maximum(y1[i], y1[order[1:]])
        xx2 = np.minimum(x2[i], x2[order[1:]])
        yy2 = np.minimum(y2[i], y2[order[1:]])

        w = np.maximum(0.0, xx2 - xx1   1)
        h = np.maximum(0.0, yy2 - yy1   1)
        inter = w * h
        ovr = inter / (areas[i]   areas[order[1:]] - inter)

        inds = np.where(ovr <= thresh)[0]
        order = order[inds   1]

    return keep