conf_thres

时间: 2023-09-25 18:14:24 浏览: 154
conf_thres是指置信度阈值，用于控制目标检测的精度。在默认值0.25的基础上，可以根据需要进行调整。较高的conf_thres值会过滤掉置信度较低的目标框，从而提高检测的准确性。\[1\] #### 引用[.reference_title] - *1* [yolov5检测框重合重复，手动调参方法(调整detect,val的conf,iou)](https://blog.csdn.net/weixin_39128932/article/details/122849105)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [详解：yolov5中推理时置信度，设置的conf和iou_thres具体含义](https://blog.csdn.net/pangxing6491/article/details/125297384)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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opt.conf_thres = params[opt.tracking_method]['conf_thres']

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解释pred = non_max_suppression(pred, opt.conf_thres, opt.iou_thres, classes=opt.classes, agnostic=opt.agnostic_nms) t2 = time_synchronized()

其中，pred 是模型输出的预测框信息张量，opt.conf_thres 是一个阈值，用于过滤掉置信度较低的预测框，opt.iou_thres 是一个阈值，用于判断两个预测框是否相交，classes 是一个列表，包含了模型可以识别的...

代码解释 # Apply NMS pred = non_max_suppression(pred, opt.conf_thres, opt.iou_thres, fast=True, classes=opt.classes, agnostic=opt.agnostic_nms) t2 = torch_utils.time_synchronized()

具体来说，这里调用了一个名为non_max_suppression的函数，该函数接收四个参数：预测框pred、置信度阈值opt.conf_thres、IoU阈值opt.iou_thres、是否使用快速模式fast（默认为True）、目标类别opt.classes和是否对...

yolov8如何使用非极大值抑制，这是给出的非极大值抑制函数def non_max_suppression( prediction, conf_thres=0.25, iou_thres=0.45, classes=None, agnostic=False, multi_label=False, labels=(), max_det=300, n

def non_max_suppression(prediction, conf_thres=0.25, iou_thres=0.45, classes=None, agnostic=False, multi_label=False, labels=(), max_det=300, nms_kind="greedy", beta_nms=0.6): # prediction是网络输出...

pred = self.model(img, augment=False) pred = non_max_suppression(pred, self.conf_thres, self.iou_thres, classes=None, agnostic=False)啥意思

其中self.conf_thres参数表示预测结果的置信度阈值，低于这个阈值的预测结果会被抛弃；self.iou_thres参数表示重叠度阈值，两个检测结果的重叠度高于这个阈值时会被视为重复检测结果。classes和agnostic参数...

代码解释：weights=None, batch_size=32, imgsz=640, conf_thres=0.001, iou_thres=0.6,

这段代码是用于调用一...- conf_thres：置信度阈值，指检测结果中预测概率大于该阈值的才被认为是有效的目标，默认为0.001。 - iou_thres：IoU阈值，指检测结果中重叠度大于该阈值的目标将被视为同一目标，默认为0.6。

translation this code to c:def filter_box(org_box, conf_thres, iou_thres): org_box = np.squeeze(org_box) conf = org_box[..., 4] > conf_thres box = org_box[conf == True] print('box:') print(box.shape) cls_cinf = box[..., 5:] cls = [] for i in range(len(cls_cinf)): cls.append(int(np.argmax(cls_cinf[i]))) all_cls = list(set(cls)) output = [] for i in range(len(all_cls)): curr_cls = all_cls[i] curr_cls_box = [] curr_out_box = [] for j in range(len(cls)): if cls[j] == curr_cls: box[j][5] = curr_cls curr_cls_box.append(box[j][:6]) curr_cls_box = np.array(curr_cls_box) curr_cls_box = xywh2xyxy(curr_cls_box) curr_out_box = nms(curr_cls_box, iou_thres) for k in curr_out_box: output.append(curr_cls_box[k]) output = np.array(output) return output

Box* filter_box(float* org_box, float conf_thres, float iou_thres, int* box_num) { int i, j; float* box = (float*)malloc(sizeof(float) * MAX_BOX_NUM * 6); int conf_box_num = 0; int cls[MAX_BOX_NUM...

代码解释 # Apply NMS pred = non_max_suppression(pred, opt.conf_thres, opt.iou_thres, classes=opt.classes, agnostic=opt.agnostic_nms) t3 = time_synchronized()

2. NMS的参数包括置信度阈值（conf_thres）、IoU阈值（iou_thres）、目标类别（classes）和是否使用类别不可知的NMS（agnostic）。 3. 将NMS后的预测结果存储在pred中。 4. 计算NMS操作的时间t3，其中time_...

pred, proto = model(im, augment=augment, visualize=visualize)[:2] pred = non_max_suppression(pred, conf_thres, iou_thres, classes, agnostic_nms, max_det=max_det, nm=32)

这是一个关于模型预测...其中，conf_thres 是置信度阈值，iou_thres 是重叠阈值，classes 是需要检测的类别，agnostic_nms 是是否使用类别不可知的非极大值抑制，max_det 是最大检测数，nm 是非极大值抑制的最大次数。

解释一下这段代码： def __init__(self): super(DetThread, self).__init__() self.weights = './yolov5s.pt' self.current_weight = './yolov5s.pt' self.source = '0' self.conf_thres = 0.25 self.iou_thres = 0.45 self.jump_out = False # jump out of the loop self.is_continue = True # continue/pause self.percent_length = 1000 # progress bar self.rate_check = True # Whether to enable delay self.rate = 100 self.save_fold = './result'

- conf_thres：表示置信度阈值，当预测的置信度低于该值时，会被过滤掉，默认为0.25。 - iou_thres：表示IoU阈值，用于筛选预测框的重叠程度，默认为0.45。 - jump_out：表示是否跳出循环的标志，默认为...

帮我给每行代码加上注释# 指定训练好的tflite模型文件路径 model_file = 'model.tflite' opt_device = '' device = select_device(opt_device) imgsz = 640 # 指定置信度和 IOU 阈值 opt_conf_thres = 0.6 opt_iou_thres = 0.45 set_logging() # Load TFLite model and allocate tensors. interpreter = tflite.Interpreter(model_file) interpreter.allocate_tensors() input_details = interpreter.get_input_details() output_details = interpreter.get_output_details() img_size = input_details[0]['shape'][1] names = ['face', 'smoke', 'drink', 'phone'] colors = [[random.randint(0, 255) for _ in range(3)] for _ in names]

opt_conf_thres = 0.6 opt_iou_thres = 0.45 # 设置日志输出 set_logging() # 加载 TFLite 模型并分配张量 interpreter = tflite.Interpreter(model_file) interpreter.allocate_tensors() # 获取输入输出...

帮我给每行代码加上注释 def predict(im0s): # 进行推理 img, ratio, pad = letterbox(im0s, new_shape=imgsz) img = img[:, :, ::-1].astype(np.float32) / 255.0 img = np.expand_dims(img.transpose(2, 0, 1), axis=0) interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], img) interpreter.invoke() pred = [interpreter.get_tensor(output_details[i]['index']) for i in range(len(output_details))] pred = [np.squeeze(p, axis=0) for p in pred] pred = non_max_suppression(pred, opt_conf_thres, opt_iou_thres)

# 定义函数 predict，接收一个参数 im0s def predict(im0s): # 对输入图片进行预处理，使其符合模型输入要求，并获取预处理后的... pred = non_max_suppression(pred, opt_conf_thres, opt_iou_thres) # 返回预测结果

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