ml.postprocessing.edgeimpulse — Edge Impulse

El módulo ml.postprocessing.edgeimpulse contiene clases de posprocesamiento para modelos de Edge Impulse.

class Fomo – Fast Objects More Objects

Posprocesador para la salida del modelo FOMO (Fast Objects More Objects).

class ml.postprocessing.edgeimpulse.Fomo(threshold: float = 0.4, w_scale: float = 1.414214, h_scale: float = 1.414214, nms_threshold: float = 0.1, nms_sigma: float = 0.001)

Crea un posprocesador FOMO.

threshold puntuación mínima requerida para que se conserve una detección.

w_scale factor de escala horizontal aplicado al ancho de la celda de la cuadrícula antes de la supresión de no máximos. Valores más grandes hacen que las celdas vecinas se fusionen en una sola detección.

h_scale factor de escala vertical aplicado a la altura de la celda de la cuadrícula antes de la supresión de no máximos. Valores más grandes hacen que las celdas vecinas se fusionen en una sola detección.

nms_threshold umbral de IoU pasado a la supresión de no máximos.

nms_sigma valor sigma pasado a la supresión de no máximos (soft-NMS).

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

Llamado por ml.Model.predict() con el modelo, sus entradas y sus salidas sin procesar. Devuelve una lista de listas de detección por clase. Cada detección es una tupla ((x, y, w, h), score). Las listas de clase vacías se incluyen para que la posición de cada lista en la salida coincida con el índice de clase en la salida del modelo. Devuelve una tupla vacía cuando no se detecta nada.