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

ml.postprocessing.darknet モジュールには、Darknet ベースの物体検出モデル用の後処理クラスが含まれています。

class YoloV2 -- YOLO V2¶

YOLO V2 モデル出力用の後処理クラス。

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

YOLO V2 の後処理関数を作成します。

threshold 非最大抑制の前に適用されるスコアのしきい値。

anchors モデルが学習した (w, h) のアンカーボックスの寸法を保持する形状 (N, 2) の 2D numpy.ndarray。None の場合、組み込みのデフォルトの 5 つのアンカーセットが使用されます。

nms_threshold 非最大抑制に渡されるしきい値。

nms_sigma 非最大抑制に渡されるシグマ値。

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

モデル出力を後処理するために ml.Model.predict() から呼び出されます。

model この後処理関数が紐付けられている ml.Model インスタンス。

inputs モデルの入力オブジェクトのリスト（入力 ROI の取得に使用されます）。

outputs 生のモデル出力テンソルのリスト。

クラスごとの ((x, y, w, h), score) タプルのリストからなるリストを返します。例: [[((x, y, w, h), score), ...], ...]。各リストのインデックスがモデルのクラスインデックスと一致するよう、空のクラスリストもそのまま保持されます。スコアのしきい値を超える検出がない場合は、空のタプル () を返します。

class YoloLC -- YOLO LC¶

YOLO LC モデル出力用の後処理クラス。YoloV2 のサブクラスで、YOLO LC モデル向けに調整された異なるデフォルトのアンカーセットを提供します。

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

YOLO LC の後処理関数を作成します。