如何pytorch 配备nms
时间: 2024-07-12 12:01:01 浏览: 59
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:
```python
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。
```python
# 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:
```python
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:
```python
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。
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