用python编写一段代码,模拟在目标检测中,锚框向目标框拟合的过程,满足以下要求:1、初始化锚框在目标框内部且两框的中心点重合;2、以两框之间的CIoU loss 作为优化目标函数3、使用梯度下降法优化锚框的参数;4、迭代10次
时间: 2023-03-08 10:12:49 浏览: 54
import numpy as np
def fit_target(anchor_box, target_box):
# 初始化锚框参数
anchor_box_parameters = np.array(anchor_box)
# 初始化目标框参数
target_box_parameters = np.array(target_box)
# 计算锚框和目标框的中心点
anchor_box_center = np.array([anchor_box_parameters[0]+anchor_box_parameters[2]/2,
anchor_box_parameters[1]+anchor_box_parameters[3]/2])
target_box_center = np.array([target_box_parameters[0]+target_box_parameters[2]/2,
target_box_parameters[1]+target_box_parameters[3]/2])
# 将锚框的中心点与目标框的中心点重合
anchor_box_parameters[0] = target_box_center[0] - anchor_box_parameters[2]/2
anchor_box_parameters[1] = target_box_center[1] - anchor_box_parameters[3]/2
# 设置学习率
lr = 0.1
# 迭代次数
n_iterations = 10
# 循环迭代
for i in range(n_iterations):
# 计算CIoU loss
ciou_loss = calculate_ciou_loss(anchor_box_parameters, target_box_parameters)
# 计算CIoU loss的梯度
ciou_loss_gradients = calculate_ciou_loss_gradients(anchor_box_parameters, target_box_parameters)
# 更新锚框参数
anchor_box_parameters = anchor_box_parameters - lr * ciou_loss_gradients
return anchor_box_parameters
# 计算CIoU loss
def calculate_ciou_loss(anchor_box_parameters, target_box_parameters):
# 代码略# 计算CIoU loss的梯度
def calculate_ciou_loss_gradients(anchor_box_parameters, target_box_parameters):
# 代码略