NMS की गणना करें
अपने object recognition मॉडल से predicted bounding boxes और scores निकाल लेने के बाद, आपका अगला काम non-max suppression तकनीक का उपयोग करके सिर्फ सबसे सटीक और non-overlapping predicted bounding boxes को बनाए रखना है.
पिछले अभ्यास में आपने जो boxes और scores बनाए थे वे आपके workspace में उपलब्ध हैं और torch तथा torchvision इम्पोर्ट किए जा चुके हैं.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
PyTorch के साथ इमेज के लिए डीप लर्निंग
अभ्यास निर्देश
torchvision.opsसेnmsइम्पोर्ट करें.- IoU थ्रेशोल्ड को
0.5सेट करें. - non-max suppression लागू करें और संबंधित फंक्शन में
boxes,confidence_scores, औरiou_thresholdपास करें. - आउटपुट indices का उपयोग करके predicted boxes को फ़िल्टर करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Import nms
____
# Set the IoU threshold
iou_threshold = ____
# Apply non-max suppression
box_indices = ____
# Filter boxes
filtered_boxes = ____
print("Filtered Boxes:", filtered_boxes)