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Calabaza amarga
yolo3-pytorch
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提交
980bc5e0
编写于
1月 21, 2021
作者:
B
Bubbliiiing
提交者:
GitHub
1月 21, 2021
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操作
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电子邮件补丁
差异文件
Update utils.py
上级
5e03500f
变更
1
显示空白变更内容
内联
并排
Showing
1 changed file
with
3 addition
and
3 deletion
+3
-3
utils/utils.py
utils/utils.py
+3
-3
未找到文件。
utils/utils.py
浏览文件 @
980bc5e0
...
@@ -189,8 +189,8 @@ def non_max_suppression(prediction, num_classes, conf_thres=0.5, nms_thres=0.4):
...
@@ -189,8 +189,8 @@ def non_max_suppression(prediction, num_classes, conf_thres=0.5, nms_thres=0.4):
for
image_i
,
image_pred
in
enumerate
(
prediction
):
for
image_i
,
image_pred
in
enumerate
(
prediction
):
#----------------------------------------------------------#
#----------------------------------------------------------#
# 对种类预测部分取max。
# 对种类预测部分取max。
# class_conf [
batch_size,
num_anchors, 1] 种类置信度
# class_conf [num_anchors, 1] 种类置信度
# class_pred [
batch_size,
num_anchors, 1] 种类
# class_pred [num_anchors, 1] 种类
#----------------------------------------------------------#
#----------------------------------------------------------#
class_conf
,
class_pred
=
torch
.
max
(
image_pred
[:,
5
:
5
+
num_classes
],
1
,
keepdim
=
True
)
class_conf
,
class_pred
=
torch
.
max
(
image_pred
[:,
5
:
5
+
num_classes
],
1
,
keepdim
=
True
)
...
@@ -208,7 +208,7 @@ def non_max_suppression(prediction, num_classes, conf_thres=0.5, nms_thres=0.4):
...
@@ -208,7 +208,7 @@ def non_max_suppression(prediction, num_classes, conf_thres=0.5, nms_thres=0.4):
if
not
image_pred
.
size
(
0
):
if
not
image_pred
.
size
(
0
):
continue
continue
#-------------------------------------------------------------------------#
#-------------------------------------------------------------------------#
# detections [
batch_size,
num_anchors, 7]
# detections [num_anchors, 7]
# 7的内容为:x1, y1, x2, y2, obj_conf, class_conf, class_pred
# 7的内容为:x1, y1, x2, y2, obj_conf, class_conf, class_pred
#-------------------------------------------------------------------------#
#-------------------------------------------------------------------------#
detections
=
torch
.
cat
((
image_pred
[:,
:
5
],
class_conf
.
float
(),
class_pred
.
float
()),
1
)
detections
=
torch
.
cat
((
image_pred
[:,
:
5
],
class_conf
.
float
(),
class_pred
.
float
()),
1
)
...
...
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