yolov5多类别nms
时间: 2023-09-18 14:08:53 浏览: 132
YOLOv5中的多类别NMS(非极大值抑制)是为了让每个类别都能独立执行NMS,并确保不同类别的边框不会重叠。实现方法是在所有边框上添加一个偏移量,该偏移量仅根据类别的索引值来确定,并且足够大,以确保来自不同类别的边框不会发生重叠。这种处理方式可以通过调用PyTorch的torchvision.ops.batched_nms实现。
在YOLOv5中,可以通过终端命令传递参数来确定是执行多个类一起应用NMS还是按照不同的类别分别应用NMS。具体地,在执行命令行时,可以使用参数"--agnostic-nms"来决定是否执行多个类一起应用NMS。如果传入了"--agnostic-nms"参数,那么就会执行多个类一起应用NMS;反之,则会按照不同的类别分别应用NMS。
在具体实现中,使用了带有偏移量的边框进行NMS。这些偏移量是根据类别的ID确定的,用于确保来自不同类别的边框不会重叠。同时,还需要传入边框的坐标和分数,并设置一个IoU阈值来进行非极大值抑制。这里的nms调用了torchvision下的nms函数来执行NMS操作。
总结起来,YOLOv5中的多类别NMS是为了让每个类别都能独立执行NMS,并避免不同类别的边框重叠。通过在边框上添加偏移量,并根据类别的ID确定偏移量的大小,可以实现多类别NMS的处理。可以通过传递参数来确定是执行多个类一起应用NMS还是按照不同的类别分别应用NMS。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>
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