ml.postprocessing.edgeimpulse — Edge Impulse

Moduł ml.postprocessing.edgeimpulse zawiera klasy przetwarzania końcowego dla modeli Edge Impulse.

klasa Fomo – Fast Objects More Objects

Post-procesor dla wyjścia modelu 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)

Tworzy post-procesor FOMO.

threshold minimalny wynik wymagany, aby wykrycie zostało zachowane.

w_scale poziomy współczynnik skali stosowany do szerokości komórki siatki przed tłumieniem niemaksymalnym. Większe wartości powodują scalanie sąsiednich komórek w pojedyncze wykrycie.

h_scale pionowy współczynnik skali stosowany do wysokości komórki siatki przed tłumieniem niemaksymalnym. Większe wartości powodują scalanie sąsiednich komórek w pojedyncze wykrycie.

nms_threshold próg IoU przekazywany do tłumienia niemaksymalnego.

nms_sigma wartość sigma przekazywana do tłumienia niemaksymalnego (soft-NMS).

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

Wywoływany przez ml.Model.predict() z modelem, jego wejściami i jego surowymi wyjściami. Zwraca listę list wykryć dla poszczególnych klas. Każde wykrycie jest krotką ((x, y, w, h), score). Puste listy klas są dołączane, aby pozycja każdej listy w wyjściu odpowiadała indeksowi klasy w wyjściu modelu. Zwraca pustą krotkę, gdy nic nie zostanie wykryte.