class_num = det[j, 13].cpu().numpy()

这段代码中，`det`是一个二维的Tensor，表示检测出来的物体的信息，每一行包含一个物体的信息，包括左上角和右下角的坐标、置信度、类别等信息。`j`是物体的索引，表示这是第`j`个物体。`13`是表示类别信息的列数，`cpu()`是将Tensor转移到CPU上，`numpy()`是将Tensor转换成Numpy数组。所以`class_num`就是表示第`j`个物体的类别信息。

相关问题

EfficientDet小麦检测

### 使用 EfficientDet 进行小麦检测的方法和实现

#### 1. 数据准备
对于小麦检测任务，高质量的数据集至关重要。可以参考类似公开的小麦图像数据集，如Kaggle上的`playing-card`数据集[^1]。该数据集中包含了大量标注好的小麦图片及其对应的边界框信息。

#### 2. 环境搭建
安装必要的依赖库来支持EfficientDet模型训练。推荐使用Anaconda环境管理工具创建独立的工作空间：

conda create -n wheat_detection python=3.7
conda activate wheat_detection
pip install tensorflow==2.4.0 efficientdet-pytorch albumentations pandas numpy opencv-python matplotlib scikit-image

#### 3. 配置文件调整
根据具体需求修改配置参数，特别是输入尺寸、锚点设置以及损失函数权重等方面。由于EfficientDet本身具有良好的缩放特性，在处理不同大小的目标时表现优异，因此非常适合应用于小麦这类较小物体的检测任务中[^2]。

#### 4. 模型选择与预训练
考虑到实际应用场景中的性能平衡问题，可以选择EfficientDet-D0至D7之间的某个版本作为基础架构。如果计算资源有限，则建议从较轻量级的变体开始尝试；反之则可选用更深更宽广的网络结构以追求更高的准确性。此外，还可以考虑加载官方提供的ImageNet预训练权重来进行迁移学习，从而加速收敛过程并提高泛化能力。

#### 5. 数据增强策略
为了提升模型鲁棒性和抗干扰性，应当引入适当的数据增广手段。例如，通过混合样本（mixup）、随机裁剪、颜色抖动等方式增加训练集多样性[^4]。这些操作有助于模拟现实世界中存在的各种变化情况，使得最终得到的探测器更加稳定可靠。

#### 6. 训练流程优化
采用渐进式的多尺度训练方案逐步扩大输入分辨率范围，并配合动态的学习率调度机制防止过拟合现象发生。与此同时，定期保存最佳验证分数对应的状态字典以便后续评估测试阶段调用。

#### 7. 后处理技术应用
当完成一轮完整的迭代之后，除了常规意义上的NMS外，还应该探索其他先进的后处理算法如Soft-NMS等，进一步改善定位精度并降低误报率。

import torch
from effdet import get_efficientdet_config, EfficientDet, DetBenchTrain
from effdet.efficientdet import HeadNet

def build_model(num_classes=1):
    config = get_efficientdet_config('tf_efficientdet_d0')
    net = EfficientDet(config, pretrained_backbone=True)
    config.num_classes = num_classes
    config.image_size = 512
    net.class_net = HeadNet(
        config,
        num_outputs=config.num_anchors * num_classes
    )
    return DetBenchTrain(net, config)

model = build_model()
print(model)