yolo中的non_max_suppression是不是改名字了

在YOLOv5中，`non_max_suppression`函数已经被重命名为`nms`。这个函数的作用是对bounding box进行非极大值抑制，去除重叠的边界框。在使用YOLOv5的时候，你应该使用`nms`函数来代替`non_max_suppression`函数。如果你的代码中仍然使用了`non_max_suppression`函数，可能会导致出现错误或者异常。

相关问题

from yad2k.models.keras_yolo import yolo_head, yolo_boxes_to_corners, preprocess_true_boxes, yolo_loss, yolo_body

这是一个导入语句，使用了yad2k库中的yolo_head、yolo_boxes_to_corners、preprocess_true_boxes、yolo_loss、yolo_body模块。这些模块主要用于实现基于Keras的YOLO算法，包括模型构建、真实框处理、损失函数计算等功能。其中，yolo_head和yolo_boxes_to_corners主要用于在检测时将YOLO模型输出的特征图转化为边框坐标，preprocess_true_boxes用于将真实框转化为网络输出的目标格式，yolo_loss用于计算模型的损失函数，yolo_body用于搭建YOLO模型的主体结构。通过这些模块的组合，可以方便地搭建一个基于Keras的YOLO目标检测模型。

解释Traceback (most recent call last): File "C:\Users\袁朝\Desktop\labelImg-master\labelImg-master\labelimg.py", line 1359, in open_dir_dialog self.import_dir_images(target_dir_path) File "C:\Users\袁朝\Desktop\labelImg-master\labelImg-master\labelimg.py", line 1374, in import_dir_images self.open_next_image() File "C:\Users\袁朝\Desktop\labelImg-master\labelImg-master\labelimg.py", line 1451, in open_next_image self.load_file(filename) File "C:\Users\袁朝\Desktop\labelImg-master\labelImg-master\labelimg.py", line 1160, in load_file self.show_bounding_box_from_annotation_file(self.file_path) File "C:\Users\袁朝\Desktop\labelImg-master\labelImg-master\labelimg.py", line 1193, in show_bounding_box_from_annotation_file self.load_yolo_txt_by_filename(txt_path) File "C:\Users\袁朝\Desktop\labelImg-master\labelImg-master\labelimg.py", line 1639, in load_yolo_txt_by_filename t_yolo_parse_reader = YoloReader(txt_path, self.image) File "C:\Users\袁朝\Desktop\labelImg-master\labelImg-master\libs\yolo_io.py", line 109, in __init__ self.parse_yolo_format() File "C:\Users\袁朝\Desktop\labelImg-master\labelImg-master\libs\yolo_io.py", line 140, in parse_yolo_format label, x_min, y_min, x_max, y_max = self.yolo_line_to_shape(class_index, x_center, y_center, w, h) File "C:\Users\袁朝\Desktop\labelImg-master\labelImg-master\libs\yolo_io.py", line 122, in yolo_line_to_shape label = self.classes[int(class_index)] IndexError: list index out of range

这个错误是由于列表索引超出范围引起的。在你的代码中，尝试通过访问一个不存在的索引来获取列表中的元素。通常，这种错误发生在尝试访问超出列表长度的索引或负数索引时。

在你提供的代码中，错误发生在`yolo_line_to_shape`函数中的`label = self.classes[int(class_index)]`这一行。根据错误信息，这里的`class_index`的值超出了`self.classes`列表的索引范围。

为了解决这个问题，你可以检查一下`self.classes`列表是否包含了所有可能的类别，并且确认`class_index`的值在列表索引范围内。你还可以打印出`self.classes`列表的长度和`class_index`的值，以便进一步调试。