ml.postprocessing.edgeimpulse — Edge Impulse

Modulen ml.postprocessing.edgeimpulse innehåller efterbehandlingsklasser för Edge Impulse-modeller.

class Fomo – Fast Objects More Objects

Efterbehandlare för utdata från FOMO-modeller (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)

Skapar en FOMO-efterbehandlare.

threshold lägsta poäng som krävs för att en detektering ska behållas.

w_scale horisontell skalfaktor som tillämpas på rutnätscellens bredd före icke-maximumsupprimering. Större värden gör att intilliggande celler slås samman till en enda detektering.

h_scale vertikal skalfaktor som tillämpas på rutnätscellens höjd före icke-maximumsupprimering. Större värden gör att intilliggande celler slås samman till en enda detektering.

nms_threshold IoU-tröskelvärde som skickas till icke-maximumsupprimering.

nms_sigma sigma-värde som skickas till icke-maximumsupprimering (soft-NMS).

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

Anropas av ml.Model.predict() med modellen, dess indata och dess råa utdata. Returnerar en lista med detekteringslistor per klass. Varje detektering är en ((x, y, w, h), score)-tupel. Tomma klasslistor inkluderas så att varje listas position i utdata matchar klassindexet i modellens utdata. Returnerar en tom tupel när inget detekteras.