`ml.postprocessing.darknet` — Darknet¶

Modul ml.postprocessing.darknet sadrži naknadne obrađivače za modele detekcije objekata temeljene na Darknetu.

klasa YoloV2 – YOLO V2¶

Naknadni obrađivač za izlaze YOLO V2 modela.

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

Stvara YOLO V2 naknadni obrađivač.

threshold Prag rezultata primijenjen prije potiskivanja nemaksimuma (non-maximum suppression).

anchors 2D numpy.ndarray oblika (N, 2) koji sadrži dimenzije sidrenih okvira (w, h) na kojima je model treniran. Ako je None, koristi se ugrađeni zadani skup od 5 sidara.

nms_threshold Prag predan potiskivanju nemaksimuma.

nms_sigma Sigma vrijednost predana potiskivanju nemaksimuma.

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

Poziva ga ml.Model.predict() radi naknadne obrade izlaza modela.

model Instanca ml.Model na koju je naknadni obrađivač pridružen.

inputs Popis ulaznih objekata modela (koristi se za dobivanje ulaznog ROI-ja).

outputs Popis sirovih izlaznih tenzora modela.

Vraća popis popisa po klasi s n-torkama ((x, y, w, h), score). Npr. [[((x, y, w, h), score), ...], ...]. Prazni popisi klasa zadržavaju se kako bi svaki indeks popisa odgovarao indeksu klase modela. Vraća praznu n-torku () kada nijedna detekcija ne prijeđe prag rezultata.

klasa YoloLC – YOLO LC¶

Naknadni obrađivač za izlaze YOLO LC modela. Podklasa klase YoloV2 koja pruža drugačiji zadani skup sidara prilagođen YOLO LC modelu.

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

Stvara YOLO LC naknadni obrađivač.