bboxes, scores, cls_inds = yolo_utils.postprocess( bbox_pred, iou_pred, prob_pred, image.shape, cfg, thresh=0.3, size_index=size_index) im2show = yolo_utils.draw_detection(image, bboxes, scores, cls_inds, cfg)
时间: 2024-04-18 16:29:41 浏览: 37
这段代码使用 YOLO 检测模型的预测结果进行后处理,并将检测结果绘制在图像上。
首先,调用 `yolo_utils.postprocess()` 函数,传入预测的边界框 (`bbox_pred`)、IoU 预测 (`iou_pred`)、类别概率预测 (`prob_pred`)、图像的形状 (`image.shape`)、配置信息 (`cfg`) 以及其他参数。这个函数会根据预测结果和配置信息进行后处理,得到最终的边界框、置信度和类别索引。
然后,将获取到的边界框 (`bboxes`)、置信度 (`scores`) 和类别索引 (`cls_inds`) 传入 `yolo_utils.draw_detection()` 函数。这个函数会将边界框、置信度和类别信息绘制在原始图像上,生成一个新的图像 `im2show`。
通过这段代码,可以对 YOLO 检测模型的预测结果进行后处理,并可视化显示检测结果。
相关问题
class DoubleFastRCNNOutputLayers(nn.Module): def __init__( self, cfg, input_size, num_classes, cls_agnostic_bbox_reg, box_dim=4 ): super(DoubleFastRCNNOutputLayers, self).__init__() if not isinstance(input_size, int): input_size = np.prod(input_size) self.cls_score = nn.Linear(input_size, num_classes + 1) num_bbox_reg_classes = 1 if cls_agnostic_bbox_reg else num_classes self.bbox_pred = nn.Linear(input_size, num_bbox_reg_classes * box_dim) nn.init.normal_(self.cls_score.weight, std=0.01) nn.init.normal_(self.bbox_pred.weight, std=0.001) for l in [self.cls_score, self.bbox_pred]: nn.init.constant_(l.bias, 0) self._do_cls_dropout = cfg.MODEL.ROI_HEADS.CLS_DROPOUT self._dropout_ratio = cfg.MODEL.ROI_HEADS.DROPOUT_RATIO def forward(self, x_s, x_l): if x_s.dim() > 2: x_s = torch.flatten(x_s, start_dim=1) if x_l.dim() > 2: x_l = torch.flatten(x_l, start_dim=1) proposal_deltas = self.bbox_pred(x_l) if self._do_cls_dropout: x_s = F.dropout(x_s, self._dropout_ratio, training=self.training) scores = self.cls_score(x_s) return scores, proposal_deltas
这段代码是一个双输入的Fast R-CNN输出层的实现,其中包括一个分类得分层和一个边界框回归层。它接受两个输入x_s和x_l,分别代表短边和长边的特征。在前向传播时,它首先对输入进行扁平化处理,然后通过bbox_pred层获得边界框预测值,通过cls_score层获得分类得分。在进行分类得分的计算时,可以进行dropout操作来防止过拟合。最终,返回分类得分和边界框预测值。
解释prob_propensity_scores = np.reciprocal(prob_scores)
在逆倾向得分法(Inverse Propensity Score)中,概率样本的倾向得分是指概率的倒数,即倾向得分等于概率的倒数。这是因为概率样本的倾向得分用于对概率样本进行加权,以补偿由于抽样概率不同而引入的偏差。
在代码中,`prob_scores`表示概率样本的抽样概率,而`np.reciprocal(prob_scores)`则是使用NumPy库中的`reciprocal`函数计算概率样本的倾向得分。`reciprocal`函数用于计算数组中每个元素的倒数。
通过将概率样本的抽样概率取倒数,可以获得概率样本的倾向得分。这样,在进行数据整合时,可以使用倾向得分对概率样本进行加权,以消除由于抽样概率不同引起的偏差。具体地,倾向得分越高的样本在整合过程中获得的权重就越大,从而更加重要。这有助于保持整合结果的准确性和可靠性。
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