`ml.postprocessing.darknet` --- Darknet¶

تحتوي الوحدة ml.postprocessing.darknet على معالجات لاحقة لنماذج كشف الأجسام المعتمدة على Darknet.

class YoloV2 -- YOLO V2¶

معالجة لاحقة لمخرجات نموذج YOLO V2.

class ml.postprocessing.darknet.YoloV2(threshold: float = 0.6, anchors: numpy.ndarray = None, nms_threshold: float = 0.1, nms_sigma: float = 0.1)¶

إنشاء معالجة لاحقة لـ YOLO V2.

threshold عتبة الدرجة المطبَّقة قبل الكبح غير الأقصى.

anchors كائن numpy.ndarray ثنائي الأبعاد بشكل (N, 2) يحمل أبعاد مربعات الإرساء (w, h) التي دُرِّب عليها النموذج. إذا كانت None، تُستخدم مجموعة افتراضية مدمجة من 5 مربعات إرساء.

nms_threshold العتبة المُمرَّرة إلى الكبح غير الأقصى.

nms_sigma قيمة سيغما المُمرَّرة إلى الكبح غير الأقصى.

__call__(model: ml.Model, inputs: list, outputs: list) → list¶

يُستدعى بواسطة ml.Model.predict() لإجراء المعالجة اللاحقة لمخرجات النموذج.

model نسخة ml.Model المرتبطة بها المعالجة اللاحقة.

inputs قائمة بكائنات إدخال النموذج (تُستخدم للحصول على منطقة الاهتمام للإدخال).

outputs قائمة بموترات إخراج النموذج الخام.

يُرجع قائمة من قوائم لكل فئة من الصفوف ((x, y, w, h), score). مثال [[((x, y, w, h), score), ...], ...]. تُحفَظ قوائم الفئات الفارغة بحيث يطابق فهرس كل قائمة فهرس فئة النموذج. يُرجع صفًا فارغًا () عندما لا يتجاوز أي كشف عتبة الدرجة.

class YoloLC -- YOLO LC¶

معالجة لاحقة لمخرجات نموذج YOLO LC. فئة فرعية من YoloV2 توفر مجموعة مربعات إرساء افتراضية مختلفة مضبوطة لنموذج YOLO LC.

class ml.postprocessing.darknet.YoloLC(threshold: float = 0.6, anchors: numpy.ndarray = None, nms_threshold: float = 0.1, nms_sigma: float = 0.1)¶

إنشاء معالجة لاحقة لـ YOLO LC.