如何pytorch 配备nms

在PyTorch中，非极大值抑制（Non-Maximum Suppression, NMS）通常用于对象检测任务，尤其是在处理多个预测框重叠的情况时，用于选择具有最高置信度的物体实例。以下是一个简单的步骤指南来配置NMS：

1. 导入所需库：

import torch
from torchvision.ops import nms

这里的`torchvision.ops.nms`提供了标准的NMS操作。

2. 准备检测结果：这通常是模型输出的一部分，包含类别得分、边界框坐标等信息。假设你有一个包含这些信息的`boxes` tensor和对应的`scores` tensor。

# 假设 boxes 是 (N, 4) 形状的 tensor，其中每行代表一个边界框的 [x_min, y_min, x_max, y_max]，scores 是 (N,) 形状的 tensor
boxes = ...  # 归一化后的边界框
scores = ...  # 对应的类别得分

3. 应用NMS：

iou_threshold = 0.5  # 通常设定为0.5或更高，表示允许的最大IoU值
top_k = 100  # 保留前100个分数最高的边界框

# 进行人脸检测中的NMS操作
keep = nms(boxes, scores, iou_threshold)

`keep`将是一个整数tensor，包含了经过NMS后保留的边界框索引。

4. 选择最终的预测结果：

selected_boxes = boxes[keep]
selected_scores = scores[keep]

现在，`selected_boxes`和`selected_scores`就是经过NMS筛选后的最有可能的目标检测结果。