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NMS 계산하기

객체 인식 모델에서 예측한 바운딩 박스와 점수를 추출했으니, 이제 non-max suppression 기법을 사용해 가장 정확하고 서로 겹치지 않는 예측 바운딩 박스만 남겨야 해요.

이전 연습 문제에서 만든 boxes와 scores는 작업 공간에 준비되어 있고, torch와 torchvision도 이미 임포트되어 있어요.

Instruktioner

100 XP
  • torchvision.ops에서 nms를 임포트하세요.
  • IoU 임계값을 0.5로 설정하세요.
  • 관련 함수에 boxes, confidence_scores, iou_threshold를 전달해 non-max suppression을 적용하세요.
  • 출력된 인덱스를 사용해 예측된 박스를 필터링하세요.