Tính NMS
Sau khi trích xuất các hộp giới hạn (bounding box) và điểm số dự đoán từ mô hình nhận dạng đối tượng, nhiệm vụ tiếp theo của bạn là đảm bảo chỉ giữ lại các hộp dự đoán chính xác nhất và không chồng lấp bằng kỹ thuật non-max suppression.
boxes và scores bạn đã tạo ở bài trước có sẵn trong không gian làm việc của bạn, và torch cùng torchvision đã được import.
Bài tập này là một phần của khóa học
Deep Learning cho Ảnh với PyTorch
Hướng dẫn bài tập
- Import
nmstừtorchvision.ops. - Đặt ngưỡng IoU bằng
0.5. - Áp dụng non-max suppression bằng cách truyền
boxes,confidence_scoresvàiou_thresholdvào hàm tương ứng. - Dùng các chỉ số đầu ra để lọc các hộp dự đoán.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Import nms
____
# Set the IoU threshold
iou_threshold = ____
# Apply non-max suppression
box_indices = ____
# Filter boxes
filtered_boxes = ____
print("Filtered Boxes:", filtered_boxes)