ml.postprocessing.ultralytics --- Ultralytics

تحتوي الوحدة ml.postprocessing.ultralytics على فئات لـ Ultralytics.

class YoloV5 -- YOLO V5

تُستخدم لإجراء المعالجة اللاحقة لمخرجات نموذج YOLO V5.

class ml.postprocessing.ultralytics.YoloV5(threshold: float = 0.6, nms_threshold: float = 0.1, nms_sigma: float = 0.1)

إنشاء معالجة لاحقة لـ YOLO V5.

threshold عتبة الدرجة لتصفية الكشوفات قبل NMS.

nms_threshold عتبة IoU التي يستخدمها NMS لكبح مربعات الإحاطة المتداخلة.

nms_sigma قيمة سيغما التي يستخدمها Soft-NMS لاضمحلال الدرجة.

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

يُجري المعالجة اللاحقة لقائمة المصفوفات outputs التي ينتجها model لقائمة الإدخال inputs المعطاة. يُرجع قائمة من قوائم لكل فئة؛ تحتوي كل قائمة داخلية على صفوف ((x, y, w, h), score) بإحداثيات منطقة الاهتمام. تُحفَظ قوائم الفئات الفارغة بحيث يطابق فهرس كل قائمة فهرس الفئة المقابل في إخراج النموذج.

class YoloV8 -- YOLO V8

تُستخدم لإجراء المعالجة اللاحقة لمخرجات نموذج YOLO V8.

class ml.postprocessing.ultralytics.YoloV8(threshold: float = 0.6, nms_threshold: float = 0.1, nms_sigma: float = 0.1)

إنشاء معالجة لاحقة لـ YOLO V8.

threshold عتبة الدرجة لتصفية الكشوفات قبل NMS.

nms_threshold عتبة IoU التي يستخدمها NMS لكبح مربعات الإحاطة المتداخلة.

nms_sigma قيمة سيغما التي يستخدمها Soft-NMS لاضمحلال الدرجة.

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

يُجري المعالجة اللاحقة لقائمة المصفوفات outputs التي ينتجها model لقائمة الإدخال inputs المعطاة. يُرجع قائمة من قوائم لكل فئة؛ تحتوي كل قائمة داخلية على صفوف ((x, y, w, h), score) بإحداثيات منطقة الاهتمام. تُحفَظ قوائم الفئات الفارغة بحيث يطابق فهرس كل قائمة فهرس الفئة المقابل في إخراج النموذج.