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谢爱卿
yolov4-pytorch
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3f2a6961
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谢爱卿
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提交
3f2a6961
编写于
9月 11, 2020
作者:
B
Bubbliiiing
提交者:
GitHub
9月 11, 2020
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电子邮件补丁
差异文件
Update utils.py
上级
bc720d7e
变更
1
隐藏空白更改
内联
并排
Showing
1 changed file
with
9 addition
and
8 deletion
+9
-8
utils/utils.py
utils/utils.py
+9
-8
未找到文件。
utils/utils.py
浏览文件 @
3f2a6961
...
...
@@ -208,16 +208,17 @@ def non_max_suppression(prediction, num_classes, conf_thres=0.5, nms_thres=0.4):
output
=
[
None
for
_
in
range
(
len
(
prediction
))]
for
image_i
,
image_pred
in
enumerate
(
prediction
):
# 获得种类及其置信度
class_conf
,
class_pred
=
torch
.
max
(
image_pred
[:,
5
:
5
+
num_classes
],
1
,
keepdim
=
True
)
# 利用置信度进行第一轮筛选
conf_mask
=
(
image_pred
[:,
4
]
>=
conf_thres
).
squeeze
()
image_pred
=
image_pred
[
conf_mask
]
conf_mask
=
(
image_pred
[:,
4
]
*
class_conf
[:,
0
]
>=
conf_thres
).
squeeze
()
image_pred
=
image_pred
[
conf_mask
]
class_conf
=
class_conf
[
conf_mask
]
class_pred
=
class_pred
[
conf_mask
]
if
not
image_pred
.
size
(
0
):
continue
# 获得种类及其置信度
class_conf
,
class_pred
=
torch
.
max
(
image_pred
[:,
5
:
5
+
num_classes
],
1
,
keepdim
=
True
)
# 获得的内容为(x1, y1, x2, y2, obj_conf, class_conf, class_pred)
detections
=
torch
.
cat
((
image_pred
[:,
:
5
],
class_conf
.
float
(),
class_pred
.
float
()),
1
)
...
...
@@ -237,13 +238,13 @@ def non_max_suppression(prediction, num_classes, conf_thres=0.5, nms_thres=0.4):
#------------------------------------------#
keep
=
nms
(
detections_class
[:,
:
4
],
detections_class
[:,
4
],
detections_class
[:,
4
]
*
detections_class
[:,
5
]
,
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)
# _, conf_sort_index = torch.sort(detections_class[:, 4]
*detections_class[:, 5]
, descending=True)
# detections_class = detections_class[conf_sort_index]
# # 进行非极大抑制
# max_detections = []
...
...
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