Calculează NMS

După ce ai extras casetele de delimitare prezise și scorurile din modelul tău de recunoaștere a obiectelor, următoarea sarcină este să te asiguri că sunt păstrate doar casetele de delimitare prezise cele mai precise și care nu se suprapun, folosind tehnica de suprimare non-maximă.

boxes și scores, create în exercițiul anterior, sunt disponibile în spațiul tău de lucru, iar torch și torchvision au fost importate.

Acest exercițiu face parte din cursul

Deep Learning pentru imagini cu PyTorch

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Importă nms din torchvision.ops.
Setează pragul IoU la valoarea 0.5.
Aplică supresia non-maximă pasând boxes, confidence_scores și iou_threshold funcției relevante.
Folosește indicii din rezultat pentru a filtra casetele de delimitare prezise.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Import nms
____

# Set the IoU threshold
iou_threshold = ____

# Apply non-max suppression
box_indices = ____

# Filter boxes
filtered_boxes = ____

print("Filtered Boxes:", filtered_boxes)

Editează și rulează codul