ml.postprocessing.ultralytics — Ultralytics

ml.postprocessing.ultralytics 모듈은 Ultralytics를 위한 클래스를 포함합니다.

class YoloV5 – YOLO V5

YOLO V5 모델 출력을 후처리하는 데 사용됩니다.

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

YOLO V5 후처리기를 생성합니다.

threshold NMS 이전에 검출을 필터링하기 위한 점수 임계값입니다.

nms_threshold NMS가 겹치는 경계 상자를 억제하는 데 사용하는 IoU 임계값입니다.

nms_sigma Soft-NMS가 점수 감쇠에 사용하는 시그마 값입니다.

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

주어진 inputs 목록에 대해 model 이 생성한 outputs 배열 목록을 후처리합니다. 클래스별 목록의 목록을 반환하며, 각 내부 목록은 ROI 좌표의 ((x, y, w, h), score) 튜플을 포함합니다. 각 목록 인덱스가 모델 출력의 해당 클래스 인덱스와 일치하도록 빈 클래스 목록은 유지됩니다.

class YoloV8 – YOLO V8

YOLO V8 모델 출력을 후처리하는 데 사용됩니다.

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

YOLO V8 후처리기를 생성합니다.

threshold NMS 이전에 검출을 필터링하기 위한 점수 임계값입니다.

nms_threshold NMS가 겹치는 경계 상자를 억제하는 데 사용하는 IoU 임계값입니다.

nms_sigma Soft-NMS가 점수 감쇠에 사용하는 시그마 값입니다.

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

주어진 inputs 목록에 대해 model 이 생성한 outputs 배열 목록을 후처리합니다. 클래스별 목록의 목록을 반환하며, 각 내부 목록은 ROI 좌표의 ((x, y, w, h), score) 튜플을 포함합니다. 각 목록 인덱스가 모델 출력의 해당 클래스 인덱스와 일치하도록 빈 클래스 목록은 유지됩니다.