Calculer le NMS

Après avoir extrait les boîtes englobantes prédites et leurs scores depuis votre modèle de reconnaissance d’objets, votre prochain objectif est de ne conserver que les boîtes les plus précises et non superposées en utilisant la technique de suppression des non-maxima.

Les objets boxes et scores créés dans l’exercice précédent sont disponibles dans votre environnement de travail, et torch ainsi que torchvision ont été importés.

Cet exercice fait partie du cours

Deep Learning pour l’image avec PyTorch

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Instructions

Importez nms depuis torchvision.ops.
Fixez le seuil d’IoU à 0.5.
Appliquez la suppression des non-maxima en passant boxes, confidence_scores et iou_threshold à la fonction correspondante.
Utilisez les indices renvoyés pour filtrer les boîtes prédites.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Import nms
____

# Set the IoU threshold
iou_threshold = ____

# Apply non-max suppression
box_indices = ____

# Filter boxes
filtered_boxes = ____

print("Filtered Boxes:", filtered_boxes)

Modifier et exécuter le code