def metric(self, whs, centers): r = whs[:, None] / centers[None] x = np.minimum(r, 1. / r).min(2) return x, x.max(1)
时间: 2023-12-16 20:04:54 浏览: 24
这段代码是用来计算物体检测中的 IoU(Intersection over Union)指标的,其中 whs 是物体框的宽高,centers 是物体框的中心点坐标。具体来说,这个函数会先计算所有框两两之间的 IoU 值,并返回最小值和最大值。其中,最小值表示每个物体框与哪个真实框的 IoU 值最大,最大值表示所有物体框中的最大 IoU 值。这个指标通常用于评估物体检测算法的性能。
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def print_result(self, centers): whs = self.whs centers = centers[np.argsort(centers.prod(1))] x, best = self.metric(whs, centers) bpr, aat = ( best > self.thresh).mean(), (x > self.thresh).mean() * self.n logger.info( 'thresh=%.2f: %.4f best possible recall, %.2f anchors past thr' % (self.thresh, bpr, aat)) logger.info( 'n=%g, img_size=%s, metric_all=%.3f/%.3f-mean/best, past_thresh=%.3f-mean: ' % (self.n, self.size, x.mean(), best.mean(), x[x > self.thresh].mean())) logger.info('%d anchor cluster result: [w, h]' % self.n) for w, h in centers: logger.info('[%d, %d]' % (round(w), round(h)))
这是一个函数的定义,用于输出anchor boxes聚类结果。函数参数有self和centers,其中self代表类的实例本身,centers是经过聚类算法得到的簇中心点坐标。函数首先对centers按照簇大小从小到大排序,然后根据阈值计算最佳召回率和超过阈值的anchor boxes个数。接着输出一些聚类结果指标,包括平均和最好的指标值以及超过阈值的anchor boxes的平均值。最后输出每个anchor box的宽度和高度。
def euclidean_Metric(N_x=np.zeros((1, 1)),N_y=np.zeros((1, 1))):
欧几里得距离公式是用来计算两个向量之间的距离的,其中 N_x 和 N_y 分别表示两个向量。具体的实现可以参考以下代码:
```python
import numpy as np
def euclidean_Metric(N_x=np.zeros((1, 1)), N_y=np.zeros((1, 1))):
"""
计算两个向量之间的欧几里得距离
:param N_x: 向量 x
:param N_y: 向量 y
:return: 两个向量之间的欧几里得距离
"""
return np.sqrt(np.sum(np.square(N_x - N_y)))
```
以上是我对于你的问题的回答,希望能够帮到你。