Calcular NMS

Una vez extraídos los rectángulos delimitadores y las puntuaciones previstas del modelo de reconocimiento de objetos, la siguiente tarea consiste en garantizar que solo se conservan los rectángulos delimitadores previstos más precisos y que no se solapan, utilizando la técnica de supresión no máxima.

boxes y scores que creaste en el ejercicio anterior están disponibles en tu espacio de trabajo, y torch y torchvision se han importado.

Este ejercicio forma parte del curso

Aprendizaje profundo para imágenes con PyTorch

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Instrucciones del ejercicio

Importa nms desde torchvision.ops.
Establece el umbral de IoU para que sea igual a 0.5.
Aplica la supresión no máxima pasando boxes, confidence_scores y iou_threshold a la función correspondiente.
Utiliza los índices de salida para filtrar los recuadros predichos.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Import nms
____

# Set the IoU threshold
iou_threshold = ____

# Apply non-max suppression
box_indices = ____

# Filter boxes
filtered_boxes = ____

print("Filtered Boxes:", filtered_boxes)

Editar y ejecutar código