def get_objectness_label(IMG, gt_boxes, gt_labels, IOU_threshold = 0.7, anchors = [120, 86, 153, 188, 365, 316], num_classes=1, downsample=2):

这个函数看起来是用来生成目标检测中的objectness标签的。其中`IMG`表示输入的图像，`gt_boxes`和`gt_labels`分别表示ground truth的框和标签，`IOU_threshold`表示IOU的阈值，`anchors`表示所有anchor的大小，`num_classes`表示类别数量，`downsample`表示降采样的倍数。函数的具体实现可能需要看下面的代码。

相关问题

yolo_utils.py 的示例代码，通常这种文件包含了一些处理 YOLO 模型输出、加载权重等功能的函数。

YOLO (You Only Look Once) 是一种流行的物体检测算法，`yolo_utils.py` 这样的文件通常是用于辅助YOLO模型运行的工具模块。它可能会包含以下几个方面的功能：

1. **预处理输入**：例如，将图像调整到YOLO网络期望的尺寸，可能还会进行归一化操作。

2. **解码预测结果**：YOLO输出的是每个网格单元的边界框及其置信度和类别概率，这个函数会解析这些信息并将其转换成实际的坐标和标签。

3. **加载模型权重**：提供函数来读取训练好的模型权重文件（如`.weights`），以便在推理时使用。

4. **NMS（非极大抑制）**：对预测出的多个目标进行后处理，去除重叠度较高的重复框。

5. **可视化输出**：将检测结果绘制在原始图片上，方便查看和调试。

以下是一个简化版的`yolo_utils.py`示例代码片段：

import cv2
import numpy as np

def preprocess_image(image_path, input_size):
    img = cv2.imread(image_path)
    # Resize and normalize image for YOLO
    img = cv2.resize(img, (input_size, input_size))
    img = img / 255.0
    img = img[:, :, ::-1]  # Convert to BGR if needed
    return img

def decode_yolo_output(outputs, anchors, classes, score_threshold=0.5):
    boxes, confidences, labels = ..., ..., ...
    # Implement the decoding algorithm here
    return boxes, confidences, labels

def load_weights(model, weight_file):
    model.load_darknet_weights(weight_file)

def apply_nms(predictions, iou_threshold):
    nms_indices = non_max_suppression(predictions, iou_threshold)
    return predictions[nms_indices]

# ... 其他辅助函数 ...

# 使用示例
image_path = "path_to_image.jpg"
model = get_yolo_model()
preprocessed_img = preprocess_image(image_path, (416, 416))
outputs = model(preprocessed_img)
boxes, confs, labels = decode_yolo_output(outputs)
nms_boxes = apply_nms((boxes, confs, labels), 0.5)