svm对经过yolov7的detect.py测试后的每三张图片以置信度为0.5为阈值的结果进入加权平均分类的代码
时间: 2024-03-02 11:51:08 浏览: 31
我理解您的问题是,您想知道如何将经过 YOLOv7 的 detect.py 测试后,置信度大于等于 0.5 的结果输入 SVM 分类器,并将每三张图片的分类结果进行加权平均。以下是一个可能的实现方式:
```
import numpy as np
from sklearn import svm
# 假设您已经得到了经过 YOLOv7 检测后的结果,存储在 detections 变量中,每个元素包含置信度和类别信息
detections = [...]
# 将置信度大于等于 0.5 的结果进行筛选
filtered_detections = [d for d in detections if d[0] >= 0.5]
# 将筛选后的结果按照图片进行划分,每三张图片作为一个 batch 进行分类
batch_size = 3
batches = [filtered_detections[i:i+batch_size] for i in range(0, len(filtered_detections), batch_size)]
# 加载 SVM 分类器模型
clf = svm.SVC()
# 对每个 batch 进行分类,并将结果进行加权平均
results = []
for batch in batches:
# 提取特征向量,这里假设您已经有了提取特征的代码,存储在 features 变量中
features = extract_features(batch)
# 对当前 batch 进行分类
preds = clf.predict(features)
# 计算当前 batch 的加权平均结果
weights = [d[0] for d in batch]
avg_pred = np.average(preds, weights=weights)
# 将当前 batch 的结果保存到 results 变量中
results.append(avg_pred)
```
请注意,这只是一个简单的示例代码,具体的实现方式需要按照您的具体需求进行调整。
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