打开经yolov7的detect.py文件检测后的包含标签和置信度的label文件夹,读取txt文件的每一行的第一列(代表标签)和第六列(代表置信度),再基于注意力机制造进行结果融合python代码
时间: 2024-03-05 12:52:20 浏览: 40
好的,我理解了你的问题。下面是我给出的Python代码:
```
import os
label_folder_path = "path/to/label/folder" # 修改为你的标签文件夹路径
label_files = os.listdir(label_folder_path)
labels = []
confidences = []
for label_file in label_files:
label_file_path = os.path.join(label_folder_path, label_file)
with open(label_file_path, "r") as f:
lines = f.readlines()
for line in lines:
line = line.strip().split()
label = line[0]
confidence = float(line[5])
labels.append(label)
confidences.append(confidence)
# 基于注意力机制的结果融合
attention_weights = []
for confidence in confidences:
attention_weight = confidence / sum(confidences)
attention_weights.append(attention_weight)
result = {}
for i, label in enumerate(labels):
if label not in result:
result[label] = 0
result[label] += attention_weights[i]
print(result)
```
这段代码会读取标签文件夹下所有的txt文件,并将每个文件中每一行的第一列(标签)和第六列(置信度)分别存入两个列表中。然后,计算每个标签的注意力权重(即置信度在所有置信度中的占比),并用这些权重计算每个标签的最终得分。最终得分存储在一个Python字典中,其中键是标签,值是该标签的得分。
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