ml.postprocessing.ultralytics — Ultralytics

O módulo ml.postprocessing.ultralytics contém classes para Ultralytics.

classe YoloV5 – YOLO V5

Usada para pós-processar a saída do modelo YOLO V5.

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

Cria um pós-processador YOLO V5.

threshold Limiar de pontuação para filtrar detecções antes da NMS.

nms_threshold Limiar de IoU usado pela NMS para suprimir caixas delimitadoras sobrepostas.

nms_sigma Valor sigma usado pela Soft-NMS para o decaimento de pontuação.

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

Pós-processa a lista de arrays outputs produzida por model para a lista inputs fornecida. Retorna uma lista de listas por classe; cada lista interna contém tuplas ((x, y, w, h), score) em coordenadas de ROI. Listas de classe vazias são preservadas para que cada índice de lista corresponda ao índice de classe correspondente na saída do modelo.

classe YoloV8 – YOLO V8

Usada para pós-processar a saída do modelo YOLO V8.

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

Cria um pós-processador YOLO V8.

threshold Limiar de pontuação para filtrar detecções antes da NMS.

nms_threshold Limiar de IoU usado pela NMS para suprimir caixas delimitadoras sobrepostas.

nms_sigma Valor sigma usado pela Soft-NMS para o decaimento de pontuação.

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

Pós-processa a lista de arrays outputs produzida por model para a lista inputs fornecida. Retorna uma lista de listas por classe; cada lista interna contém tuplas ((x, y, w, h), score) em coordenadas de ROI. Listas de classe vazias são preservadas para que cada índice de lista corresponda ao índice de classe correspondente na saída do modelo.