`ml.postprocessing.ultralytics` — Ultralytics#

Модуль ml.postprocessing.ultralytics содержит классы для Ultralytics.

class YoloV5 – YOLO V5#

Используется для постобработки выхода модели YOLO V5.

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

Создаёт постпроцессор YOLO V5.

threshold Порог оценки для фильтрации обнаружений перед NMS.

nms_threshold Порог IoU, используемый NMS для подавления перекрывающихся ограничивающих рамок.

nms_sigma Значение сигмы, используемое Soft-NMS для затухания оценок.

__call__(model: ml.Model, inputs: list, outputs: list) → list#: Выполняет постобработку списка массивов outputs, созданного model для заданного списка inputs. Возвращает список списков по классам; каждый внутренний список содержит кортежи ((x, y, w, h), score) в координатах ROI. Пустые списки классов сохраняются, чтобы индекс каждого списка соответствовал соответствующему индексу класса в выходе модели.

Используется для постобработки выхода модели YOLO V8.

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

Создаёт постпроцессор YOLO V8.

threshold Порог оценки для фильтрации обнаружений перед NMS.

nms_threshold Порог IoU, используемый NMS для подавления перекрывающихся ограничивающих рамок.

nms_sigma Значение сигмы, используемое Soft-NMS для затухания оценок.

__call__(model: ml.Model, inputs: list, outputs: list) → list#: Выполняет постобработку списка массивов outputs, созданного model для заданного списка inputs. Возвращает список списков по классам; каждый внутренний список содержит кортежи ((x, y, w, h), score) в координатах ROI. Пустые списки классов сохраняются, чтобы индекс каждого списка соответствовал соответствующему индексу класса в выходе модели.