yolov7预测跨框取消

yolov7中的跨框取消（cross-box elimination）是一种用于去除重复检测的技术。在yolov7中，跨框取消是通过计算两个边界框之间的IoU（交并比）来完成的。如果两个边界框之间的IoU大于一定的阈值，则将IoU较小的边界框删除。这个阈值可以通过调整来控制跨框取消的严格程度。

要在yolov7中实现跨框取消，可以按照以下步骤进行操作：

1.在yolov7的配置文件中，找到nms_kind参数，并将其设置为diou，这将启用跨框取消。

2.在配置文件中，找到nms_threshold参数，并将其设置为跨框取消的IoU阈值。通常情况下，这个值可以设置为0.6或0.7。

3.运行yolov7模型进行预测时，跨框取消将自动应用于检测结果中。

下面是一个示例代码，展示了如何在yolov7中使用跨框取消：

import cv2
import numpy as np

# 加载yolov7模型
net = cv2.dnn.readNet("yolov7.weights", "yolov7.cfg")

# 加载类别标签
classes = []
with open("coco.names", "r") as f:
    classes = [line.strip() for line in f.readlines()]

# 加载测试图像
img = cv2.imread("test.jpg")

# 将图像转换为blob格式
blob = cv2.dnn.blobFromImage(img, 1/255.0, (416, 416), swapRB=True, crop=False)

# 将blob输入到yolov7模型中进行预测
net.setInput(blob)
outs = net.forward(net.getUnconnectedOutLayersNames())

# 解析预测结果
class_ids = []
confidences = []
boxes = []
for out in outs:
    for detection in out:
        scores = detection[5:]
        class_id = np.argmax(scores)
        confidence = scores[class_id]
        if confidence > 0.5:
            center_x = int(detection[0] * img.shape[1])
            center_y = int(detection[1] * img.shape[0])
            w = int(detection[2] * img.shape[1])
            h = int(detection[3] * img.shape[0])
            x = center_x - w // 2
            y = center_y - h // 2
            class_ids.append(class_id)
            confidences.append(float(confidence))
            boxes.append([x, y, w, h])

# 应用跨框取消
indices = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, 0.5, 0.6)

# 绘制检测结果
for i in indices:
    i = i[0]
    box = boxes[i]
    x = box[0]
    y = box[1]
    w = box[2]
    h = box[3]
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
    cv2.putText(img, classes[class_ids[i]], (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

# 显示检测结果
cv2.imshow("Output", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()