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演習

NMS を計算する

物体認識モデルから予測バウンディングボックスとスコアを取り出しました。次のタスクは、non-max suppression 手法を使って、最も正確で互いに重ならない予測バウンディングボックスだけを残すことです。

前の演習で作成した boxes と scores はワークスペースで利用可能で、torch と torchvision はすでにインポートされています。

指示

100 XP
  • torchvision.ops から nms をインポートします。
  • IoU のしきい値を 0.5 に設定します。
  • boxes、confidence_scores、iou_threshold を該当する関数に渡して non-max suppression を適用します。
  • 出力されたインデックスを使って予測ボックスをフィルタリングします。