Menghitung NMS

Setelah mengekstrak bounding box dan skor prediksi dari model pengenalan objek Anda, tugas berikutnya adalah memastikan hanya bounding box prediksi yang paling akurat dan tidak saling tumpang tindih yang dipertahankan menggunakan teknik non-max suppression.

boxes dan scores yang Anda buat pada latihan sebelumnya tersedia di ruang kerja Anda dan torch serta torchvision sudah diimpor.

Latihan ini merupakan bagian dari kursus

Deep Learning untuk Gambar dengan PyTorch

Lihat Kursus

Instruksi latihan

Impor nms dari torchvision.ops.
Tetapkan ambang IoU sama dengan 0.5.
Terapkan non-max suppression dengan memberikan boxes, confidence_scores, dan iou_threshold ke fungsi yang relevan.
Gunakan indeks keluaran untuk memfilter bounding box hasil prediksi.

Latihan interaktif langsung praktik

Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.

# Import nms
____

# Set the IoU threshold
iou_threshold = ____

# Apply non-max suppression
box_indices = ____

# Filter boxes
filtered_boxes = ____

print("Filtered Boxes:", filtered_boxes)

Edit dan Jalankan Kode