`ml.postprocessing.darknet` — Darknet¶

ml.postprocessing.darknet modülü, Darknet tabanlı nesne tespit modelleri için son işleyiciler içerir.

class YoloV2 – YOLO V2¶

YOLO V2 model çıktıları için son işleyici.

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

Bir YOLO V2 son işleyicisi oluşturur.

threshold Maksimum olmayan bastırma öncesinde uygulanan skor eşiği.

anchors Modelin üzerinde eğitildiği (w, h) çapa kutusu boyutlarını tutan (N, 2) şeklinde 2B numpy.ndarray. None ise, 5 çapadan oluşan yerleşik bir varsayılan küme kullanılır.

nms_threshold Maksimum olmayan bastırmaya geçirilen eşik.

nms_sigma Maksimum olmayan bastırmaya geçirilen sigma değeri.

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

Model çıktılarını son işlemek için ml.Model.predict() tarafından çağrılır.

model Son işleyicinin bağlı olduğu ml.Model örneği.

inputs Model girdi nesnelerinin listesi (girdi ROI’sini elde etmek için kullanılır).

outputs Ham model çıktı tensörlerinin listesi.

Sınıf başına ((x, y, w, h), score) demetleri listelerinden oluşan bir liste döndürür. Örn. [[((x, y, w, h), score), ...], ...]. Boş sınıf listeleri korunur, böylece her liste dizini modelin sınıf dizinine karşılık gelir. Hiçbir tespit skor eşiğini geçmediğinde boş bir demet () döndürür.

class YoloLC – YOLO LC¶

YOLO LC model çıktıları için son işleyici. YOLO LC modeli için ayarlanmış farklı bir varsayılan çapa kümesi sağlayan YoloV2 alt sınıfı.

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

Bir YOLO LC son işleyicisi oluşturur.