`ml.postprocessing.darknet` — Darknet¶

Modulul ml.postprocessing.darknet conține post-procesoare pentru modelele de detectare a obiectelor bazate pe Darknet.

class YoloV2 – YOLO V2¶

Post-procesor pentru ieșirile modelului YOLO V2.

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

Creează un post-procesor YOLO V2.

threshold Pragul de scor aplicat înainte de suprimarea non-maximelor.

anchors numpy.ndarray 2D de formă (N, 2) care conține dimensiunile (w, h) ale casetelor de ancorare pe care a fost antrenat modelul. Dacă este None, se folosește un set implicit integrat de 5 ancore.

nms_threshold Pragul transmis suprimării non-maximelor.

nms_sigma Valoarea sigma transmisă suprimării non-maximelor.

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

Apelat de ml.Model.predict() pentru a post-procesa ieșirile modelului.

model Instanța ml.Model la care este atașat post-procesorul.

inputs Lista de obiecte de intrare ale modelului (folosită pentru a obține ROI-ul de intrare).

outputs Lista de tensori bruți de ieșire ai modelului.

Returnează o listă de liste per clasă de tupluri ((x, y, w, h), score). De exemplu, [[((x, y, w, h), score), ...], ...]. Listele de clasă goale sunt păstrate astfel încât fiecare indice de listă să corespundă indicelui de clasă al modelului. Returnează un tuplu gol () când nicio detectare nu depășește pragul de scor.

class YoloLC – YOLO LC¶

Post-procesor pentru ieșirile modelului YOLO LC. Subclasă a YoloV2 care oferă un set de ancore implicit diferit, ajustat pentru modelul YOLO LC.

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

Creează un post-procesor YOLO LC.