wh = (rb - lt).clamp(min=0)
时间: 2024-04-09 15:27:07 浏览: 6
`wh = (rb - lt).clamp(min=0)`是一个用于计算矩形框宽度和高度的操作。在这里,`rb`表示右下角坐标,`lt`表示左上角坐标。通过将右下角坐标减去左上角坐标,可以得到矩形框的宽度和高度。然后,`.clamp(min=0)`的作用是将计算得到的宽度和高度中的负值限制为0,以确保它们都是非负数。这样做是为了避免出现无效的矩形框。
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逐行注释: lt = torch.max(box_a[:, None, :2], box_b[:, :2]) rb = torch.min(box_a[:, None, 2:], box_b[:, 2:]) wh = (rb - lt).clamp(min=0) inter = wh[:, :, 0] * wh[:, :, 1] area_a = torch.prod(box_a[:, 2:] - box_a[:, :2], 1) area_b = torch.prod(box_b[:, 2:] - box_b[:, :2], 1) return inter / (area_a[:, None] + area_b - inter)
这是一个计算两个矩形框之间的 IoU(Intersection over Union,交并比)的函数。下面是逐行注释:
```python
lt = torch.max(box_a[:, None, :2], box_b[:, :2])
# 得到两个矩形框左上角坐标的最大值,即交集的左上角坐标
rb = torch.min(box_a[:, None, 2:], box_b[:, 2:])
# 得到两个矩形框右下角坐标的最小值,即交集的右下角坐标
wh = (rb - lt).clamp(min=0)
# 计算交集的宽高,如果宽高小于0则置为0
inter = wh[:, :, 0] * wh[:, :, 1]
# 计算交集面积
area_a = torch.prod(box_a[:, 2:] - box_a[:, :2], 1)
# 计算第一个矩形框的面积
area_b = torch.prod(box_b[:, 2:] - box_b[:, :2], 1)
# 计算第二个矩形框的面积
return inter / (area_a[:, None] + area_b - inter)
# 计算并集面积并返回交并比
```
def box_iou(boxes1, boxes2): area1 = box_area(boxes1) area2 = box_area(boxes2) lt = torch.max(boxes1[:, None, :2], boxes2[:, :2]) # [N,M,2] rb = torch.min(boxes1[:, None, 2:], boxes2[:, 2:]) # [N,M,2] wh = (rb - lt).clamp(min=0) # [N,M,2] inter = wh[:, :, 0] * wh[:, :, 1] # [N,M] union = area1[:, None] + area2 - inter iou = inter / union return iou, union
这段代码是一个计算两个框(boxes)之间的IoU(Intersection over Union)的函数。IoU是用来衡量两个框的重叠程度的指标,范围在0到1之间,值越接近1表示两个框的重叠程度越高。
代码中的`boxes1`和`boxes2`分别表示两组框的坐标信息。首先,通过调用`box_area`函数分别计算了两组框的面积,分别存储在`area1`和`area2`中。
然后,通过使用`torch.max`函数计算了两组框左上角坐标的最大值,再使用`torch.min`函数计算了两组框右下角坐标的最小值。这样就得到了两组框的左上角和右下角坐标的交集区域,存储在`lt`和`rb`中。
接下来,通过计算交集区域的宽度和高度,即`(rb - lt).clamp(min=0)`,得到了交集区域的宽度和高度,存储在`wh`中。
然后,通过计算交集区域的面积,即`wh[:, :, 0] * wh[:, :, 1]`,得到了交集区域的面积,存储在`inter`中。
最后,通过计算并集面积,即`area1[:, None] + area2 - inter`,得到了并集的面积,存储在`union`中。
最后一步,通过将交集面积除以并集面积,即`inter / union`,得到了最终的IoU值,存储在`iou`中。
函数返回了两个值,分别是IoU值和并集面积。