ml.postprocessing.ultralytics --- Ultralytics

ml.postprocessing.ultralytics モジュールには、Ultralytics 用のクラスが含まれています。

class YoloV5 -- YOLO V5

YOLO V5 モデル出力を後処理するために使用されます。

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

YOLO V5 の後処理関数を作成します。

threshold NMS の前に検出をフィルタリングするためのスコアのしきい値。

nms_threshold 重なり合うバウンディングボックスを抑制するために NMS が使用する IoU のしきい値。

nms_sigma Soft-NMS がスコア減衰に使用するシグマ値。

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

指定された inputs リストに対して model が生成した配列の outputs リストを後処理します。クラスごとのリストからなるリストを返します。各内側リストには ROI 座標での ((x, y, w, h), score) タプルが含まれます。各リストのインデックスがモデル出力の対応する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保持されます。

class YoloV8 -- YOLO V8

YOLO V8 モデル出力を後処理するために使用されます。

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

YOLO V8 の後処理関数を作成します。

threshold NMS の前に検出をフィルタリングするためのスコアのしきい値。

nms_threshold 重なり合うバウンディングボックスを抑制するために NMS が使用する IoU のしきい値。

nms_sigma Soft-NMS がスコア減衰に使用するシグマ値。

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

指定された inputs リストに対して model が生成した配列の outputs リストを後処理します。クラスごとのリストからなるリストを返します。各内側リストには ROI 座標での ((x, y, w, h), score) タプルが含まれます。各リストのインデックスがモデル出力の対応する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保持されます。