НачатьНачать бесплатно

Вычисление NMS

После того как вы извлекли предсказанные ограничивающие рамки и оценки из модели распознавания объектов, следующая задача — оставить только наиболее точные и непересекающиеся рамки. Для этого используйте метод подавления немаксимумов (non-max suppression).

boxes и scores, созданные в предыдущем упражнении, доступны в вашем рабочем пространстве. Библиотеки torch и torchvision уже импортированы.

Это упражнение является частью курса

Глубокое обучение для работы с изображениями на PyTorch

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Импортируйте nms из torchvision.ops.
  • Установите порог IoU равным 0.5.
  • Примените подавление немаксимумов, передав boxes, confidence_scores и iou_threshold в соответствующую функцию.
  • Используйте полученные индексы для фильтрации предсказанных рамок.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Import nms
____

# Set the IoU threshold
iou_threshold = ____

# Apply non-max suppression
box_indices = ____

# Filter boxes
filtered_boxes = ____

print("Filtered Boxes:", filtered_boxes)
Редактировать и запускать код