std::vector<int> nms_result; cv::dnn::NMSBoxes(boxes, confidences, CONF_THRESHOLD, NMS_THRESHOLD, nms_result); std::vector<cv::Mat> temp_mask_proposals; std::vector<OutputSeg> output; Rect holeImgRect(0, 0, src.cols, src.rows); for (int i = 0; i < nms_result.size(); ++i) { int idx = nms_result[i]; OutputSeg result; result.id = classIds[idx]; result.confidence = confidences[idx]; result.box = boxes[idx]& holeImgRect; output.push_back(result); temp_mask_proposals.push_back(picked_proposals[idx]); }什么意思

这段代码是一个目标检测算法的一部分，它使用非极大值抑制（NMS）来筛选出具有高置信度的目标框。首先，它调用了cv::dnn::NMSBoxes函数，该函数会根据指定的阈值将置信度低于阈值的目标框过滤掉，并将保留的目标框的索引存储在nms_result向量中。

然后，通过遍历nms_result向量，获取每个保留目标框的索引。接下来，创建一个OutputSeg结构体变量result，将目标类别id、置信度和经过修剪的目标框赋值给result。然后，将result添加到output向量中，并将对应的临时掩码提案添加到temp_mask_proposals向量中。

最后，将经过筛选后的结果存储在output向量中，并将对应的临时掩码提案存储在temp_mask_proposals向量中。整个过程旨在选择具有高置信度的目标框，并将与之相关的信息存储到output和temp_mask_proposals中以供后续使用。

相关问题

解释代码： def detect_cma(self): # pass model = self.model output_size = self.output_size # source = self.img2predict # file/dir/URL/glob, 0 for webcam imgsz = [640, 640] # inference size (pixels) conf_thres = 0.25 # confidence threshold iou_thres = 0.45 # NMS IOU threshold max_det = 1000 # maximum detections per image # device = self.device # cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu view_img = False # show results save_txt = False # save results to *.txt save_conf = False # save confidences in --save-txt labels save_crop = False # save cropped prediction boxes nosave = False # do not save images/videos classes = None # filter by class: --class 0, or --class 0 2 3 agnostic_nms = False # class-agnostic NMS augment = False # ugmented inference visualize = False # visualize features line_thickness = 3 # bounding box thickness (pixels) hide_labels = False # hide labels hide_conf = False # hide confidences half = False # use FP16 half-precision inference dnn = False # use OpenCV DNN for ONNX inference source = str(self.vid_source) device = select_device(self.device) stride, names, pt, jit, onnx = model.stride, model.names, model.pt, model.jit, model.onnx imgsz = check_img_size(imgsz, s=stride) # check image size save_img = not nosave and not source.endswith('.txt') # save inference images

这段代码用于使用 YOLOv5 模型对图像或视频进行目标检测。它首先从类的属性中获取模型、输出大小、视频源等信息。然后设置了一些参数，如推理尺寸、置信度阈值、NMS IOU 阈值等。接着根据设备类型选择使用 CPU 还是 GPU 进行推理。最后，它检查图像的大小是否符合模型要求，设置是否保存推理结果图片，然后返回检测结果。

@smart_inference_mode() def run( weights=ROOT / 'yolov5s.pt', # model.pt path(s) source=ROOT / 'data/images', # file/dir/URL/glob, 0 for webcam data=ROOT / 'data/coco128.yaml', # dataset.yaml path imgsz=(640, 640), # inference size (height, width) conf_thres=0.25, # confidence threshold iou_thres=0.45, # NMS IOU threshold max_det=1000, # maximum detections per image device='', # cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu view_img=False, # show results save_txt=False, # save results to *.txt save_conf=False, # save confidences in --save-txt labels save_crop=False, # save cropped prediction boxes nosave=False, # do not save images/videos classes=None, # filter by class: --class 0, or --class 0 2 3 agnostic_nms=False, # class-agnostic NMS augment=False, # augmented inference visualize=False, # visualize features update=False, # update all models project=ROOT / 'runs/detect', # save results to project/name name='exp', # save results to project/name exist_ok=False, # existing project/name ok, do not increment line_thickness=3, # bounding box thickness (pixels) hide_labels=False, # hide labels hide_conf=False, # hide confidences half=False, # use FP16 half-precision inference dnn=False, # use OpenCV DNN for ONNX inference这个代码什么意思

这是一个使用 YOLOv5 检测物体的 Python 脚本。其中包含了一些参数，可以控制模型的输入、输出以及一些其他的细节。下面是每个参数的简要说明：

- weights：模型权重文件的路径。
- source：输入图像/视频文件或目录的路径。
- data：数据集描述文件的路径。
- imgsz：输入图像的大小，以像素为单位。
- conf_thres：检测目标时使用的置信度阈值。
- iou_thres：非最大值抑制时使用的 IoU 阈值。
- max_det：每张图像中最多检测到的目标数量。
- device：使用的设备类型，如 'cpu' 或 'cuda:0'。
- view_img：是否显示检测结果。
- save_txt：是否将检测结果保存为文本文件。
- save_conf：是否在保存的标签文件中保存置信度信息。
- save_crop：是否保存裁剪的检测框。
- nosave：是否不保存任何图像或视频。
- classes：指定要检测的目标类别。
- agnostic_nms：是否使用类别不可知的 NMS 筛选结果。
- augment：是否在推理时使用数据增强。
- visualize：是否可视化特征图。
- update：是否更新所有模型。
- project：保存结果的目录。
- name：保存结果的名称。
- exist_ok：如果存在相同的输出目录或名称，是否覆盖。
- line_thickness：检测框的线宽。
- hide_labels：是否隐藏标签。
- hide_conf：是否隐藏置信度。
- half：是否使用 FP16 浮点数进行推理。
- dnn：是否使用 OpenCV 的 DNN 模块进行 ONNX 推理。