yolov5非极大值抑制代码

非极大值抑制是YOLOv5在处理预测结果时的重要环节。非极大值抑制的代码主要分为两个步骤。通过对引用中的代码解读，可以看到第一个步骤是根据置信度对预测框进行排序。排序后，按照从高到低的顺序遍历每个预测框。

而第二步是通过计算IoU（交并比）来判断当前预测框与之前已保留的框是否重叠。如果两个框的IoU大于设定的阈值，则认为它们重叠，需要将置信度较低的框删除。如果IoU小于阈值，则保留该框。

需要注意的是，YOLOv5的代码提供了通过命令行运行代码的方式，如引用所述。此外，需要结合源码阅读才能准确理解代码的含义，因为不同版本的代码可能会有所不同，如引用所提到的。

所以，在阅读YOLOv5的非极大值抑制代码时，可以先通过引用了解两个步骤的基本原理，然后结合具体的代码注释来逐行解读代码的功能和作用。这样可以更好地理解和掌握YOLOv5模型中非极大值抑制的实现。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

相关问题

yolov1非极大值抑制代码

以下是使用Python实现的YOLOv1非极大值抑制代码：

def non_max_suppression(boxes, scores, threshold):
    """
    非极大值抑制（NMS）算法
    :param boxes: 边界框坐标，(N, 4)的numpy数组，N表示边界框数量，每个边界框用(xmin, ymin, xmax, ymax)表示
    :param scores: 每个边界框的得分，(N,)的numpy数组
    :param threshold: 重叠度阈值，float类型
    :return: 保留的边界框的索引
    """
    # 获取边界框的面积
    areas = (boxes[:, 2] - boxes[:, 0] + 1) * (boxes[:, 3] - boxes[:, 1] + 1)
    # 根据得分降序排列
    order = scores.argsort()[::-1]
    keep = []  # 保留的边界框索引
    while order.size > 0:
        i = order[0]  # 得分最高的边界框
        keep.append(i)
        # 计算当前边界框与其他边界框的重叠度
        xx1 = np.maximum(boxes[i, 0], boxes[order[1:], 0])
        yy1 = np.maximum(boxes[i, 1], boxes[order[1:], 1])
        xx2 = np.minimum(boxes[i, 2], boxes[order[1:], 2])
        yy2 = np.minimum(boxes[i, 3], boxes[order[1:], 3])
        w = np.maximum(0.0, xx2 - xx1 + 1)
        h = np.maximum(0.0, yy2 - yy1 + 1)
        inter = w * h
        overlap = inter / (areas[i] + areas[order[1:]] - inter)
        # 保留重叠度小于阈值的边界框
        inds = np.where(overlap <= threshold)[0]
        order = order[inds + 1]
    return keep

该代码接受三个参数：

- boxes: 边界框坐标，(N, 4)的numpy数组，N表示边界框数量，每个边界框用(xmin, ymin, xmax, ymax)表示。
- scores: 每个边界框的得分，(N,)的numpy数组。
- threshold: 重叠度阈值，float类型。

返回值为保留的边界框的索引。

yolov5中非极大抑制函数逐行解析

在YOLOv5中，非极大值抑制（NMS）函数的实现与其他版本的YOLO算法有所不同。下面是YOLOv5中NMS函数的逐行解析：

1. 首先，传入检测结果列表，其中每个元素包含目标框的边界框坐标、置信度和类别得分。

2. 根据置信度对检测结果进行排序，按照置信度降序排列。

3. 创建一个空列表`detections`用于存储最终的筛选结果。

4. 对排序后的检测结果列表进行遍历。

5. 取出当前置信度最高的检测结果，并将其添加到`detections`列表中。

6. 遍历剩余的检测结果，并与当前置信度最高的检测结果进行比较。

7. 计算当前检测结果与置信度最高的检测结果的IoU（交并比）。

8. 如果IoU小于设定的阈值（通常为0.45或0.5），则将当前检测结果保留，否则将其移除。

9. 重复步骤6-8，直到遍历完所有的检测结果。

10. 返回经过非极大值抑制后的目标框列表`detections`作为最终的输出结果。

需要注意的是，YOLOv5的NMS函数还支持设置阈值参数以及其他一些优化细节，这取决于具体的实现代码。以上是对YOLOv5中NMS函数的简要解析，实际的具体实现可能会有一些差异。