`ml.postprocessing.ultralytics` — Ultralytics¶

Modulul ml.postprocessing.ultralytics conține clase pentru Ultralytics.

class YoloV5 – YOLO V5¶

Folosit pentru a post-procesa ieșirea modelului YOLO V5.

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

Creează un post-procesor YOLO V5.

threshold Pragul de scor pentru filtrarea detectărilor înainte de NMS.

nms_threshold Pragul IoU folosit de NMS pentru a suprima casetele de încadrare suprapuse.

nms_sigma Valoarea sigma folosită de Soft-NMS pentru atenuarea scorului.

__call__(model: ml.Model, inputs: list, outputs: list) → list¶: Post-procesează lista outputs de tablouri produsă de model pentru lista inputs dată. Returnează o listă de liste per clasă; fiecare listă internă conține tupluri ((x, y, w, h), score) în coordonate ROI. Listele de clasă goale sunt păstrate astfel încât fiecare indice de listă să corespundă indicelui de clasă respectiv din ieșirea modelului.

Folosit pentru a post-procesa ieșirea modelului YOLO V8.

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

Creează un post-procesor YOLO V8.

threshold Pragul de scor pentru filtrarea detectărilor înainte de NMS.

nms_threshold Pragul IoU folosit de NMS pentru a suprima casetele de încadrare suprapuse.

nms_sigma Valoarea sigma folosită de Soft-NMS pentru atenuarea scorului.

__call__(model: ml.Model, inputs: list, outputs: list) → list¶: Post-procesează lista outputs de tablouri produsă de model pentru lista inputs dată. Returnează o listă de liste per clasă; fiecare listă internă conține tupluri ((x, y, w, h), score) în coordonate ROI. Listele de clasă goale sunt păstrate astfel încât fiecare indice de listă să corespundă indicelui de clasă respectiv din ieșirea modelului.