Calcular NMS
Depois de extrair as caixas delimitadoras e as pontuações previstas do seu modelo de reconhecimento de objetos, sua próxima tarefa é garantir que apenas as caixas delimitadoras previstas mais precisas e sem sobreposição sejam mantidas usando a técnica de supressão não máxima.
boxes
e scores
que você criou no exercício anterior estão disponíveis na sua área de trabalho e torch
e torchvision
foram importados.
Este exercício faz parte do curso
Aprendizado profundo para imagens com PyTorch
Instruções do exercício
- Importe
nms
detorchvision.ops
. - Defina o limite de IoU como igual a
0.5
. - Aplique a supressão não máxima passando
boxes
,confidence_scores
eiou_threshold
para a função relevante. - Use os índices de saída para filtrar as caixas previstas.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Import nms
____
# Set the IoU threshold
iou_threshold = ____
# Apply non-max suppression
box_indices = ____
# Filter boxes
filtered_boxes = ____
print("Filtered Boxes:", filtered_boxes)