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提交
ec841321
编写于
9月 10, 2020
作者:
B
Bubbliiiing
提交者:
GitHub
9月 10, 2020
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差异文件
Update utils.py
上级
2e4c5b14
变更
1
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内联
并排
Showing
1 changed file
with
30 addition
and
16 deletion
+30
-16
utils/utils.py
utils/utils.py
+30
-16
未找到文件。
utils/utils.py
浏览文件 @
ec841321
...
...
@@ -5,10 +5,11 @@ import time
import
torch
import
torch.nn
as
nn
import
torch.nn.functional
as
F
from
torch.autograd
import
Variable
import
numpy
as
np
from
PIL
import
Image
,
ImageDraw
,
ImageFont
import
matplotlib.pyplot
as
plt
from
torch.autograd
import
Variable
from
PIL
import
Image
,
ImageDraw
,
ImageFont
from
torchvision.ops
import
nms
class
DecodeBox
(
nn
.
Module
):
def
__init__
(
self
,
anchors
,
num_classes
,
img_size
):
...
...
@@ -225,24 +226,37 @@ def non_max_suppression(prediction, num_classes, conf_thres=0.5, nms_thres=0.4):
if
prediction
.
is_cuda
:
unique_labels
=
unique_labels
.
cuda
()
detections
=
detections
.
cuda
()
for
c
in
unique_labels
:
# 获得某一类初步筛选后全部的预测结果
detections_class
=
detections
[
detections
[:,
-
1
]
==
c
]
# 按照存在物体的置信度排序
_
,
conf_sort_index
=
torch
.
sort
(
detections_class
[:,
4
],
descending
=
True
)
detections_class
=
detections_class
[
conf_sort_index
]
# 进行非极大抑制
max_detections
=
[]
while
detections_class
.
size
(
0
):
# 取出这一类置信度最高的,一步一步往下判断,判断重合程度是否大于nms_thres,如果是则去除掉
max_detections
.
append
(
detections_class
[
0
].
unsqueeze
(
0
))
if
len
(
detections_class
)
==
1
:
break
ious
=
bbox_iou
(
max_detections
[
-
1
],
detections_class
[
1
:])
detections_class
=
detections_class
[
1
:][
ious
<
nms_thres
]
# 堆叠
max_detections
=
torch
.
cat
(
max_detections
).
data
#------------------------------------------#
# 使用官方自带的非极大抑制会速度更快一些!
#------------------------------------------#
keep
=
nms
(
detections_class
[:,
:
4
],
detections_class
[:,
4
],
nms_thres
)
max_detections
=
detections_class
[
keep
]
# # 按照存在物体的置信度排序
# _, conf_sort_index = torch.sort(detections_class[:, 4], descending=True)
# detections_class = detections_class[conf_sort_index]
# # 进行非极大抑制
# max_detections = []
# while detections_class.size(0):
# # 取出这一类置信度最高的,一步一步往下判断,判断重合程度是否大于nms_thres,如果是则去除掉
# max_detections.append(detections_class[0].unsqueeze(0))
# if len(detections_class) == 1:
# break
# ious = bbox_iou(max_detections[-1], detections_class[1:])
# detections_class = detections_class[1:][ious < nms_thres]
# # 堆叠
# max_detections = torch.cat(max_detections).data
# Add max detections to outputs
output
[
image_i
]
=
max_detections
if
output
[
image_i
]
is
None
else
torch
.
cat
(
(
output
[
image_i
],
max_detections
))
...
...
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