ml.postprocessing.ultralytics --- Ultralytics

ml.postprocessing.ultralytics 模块包含用于 Ultralytics 的类。

class YoloV5 -- YOLO V5

用于对 YOLO V5 模型输出进行后处理。

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

创建一个 YOLO V5 后处理器。

threshold 在 NMS 之前用于过滤检测结果的分数阈值。

nms_threshold NMS 用于抑制重叠边界框的 IoU 阈值。

nms_sigma Soft-NMS 用于分数衰减的 Sigma 值。

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

对 model 针对给定 inputs 列表所产生的 outputs 数组列表进行后处理。返回一个按类别分组的列表的列表；每个内层列表包含以 ROI 坐标表示的 ((x, y, w, h), score) 元组。空的类别列表会被保留，以使每个列表索引与模型输出中对应的类别索引相匹配。

class YoloV8 -- YOLO V8

用于对 YOLO V8 模型输出进行后处理。

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

创建一个 YOLO V8 后处理器。

threshold 在 NMS 之前用于过滤检测结果的分数阈值。

nms_threshold NMS 用于抑制重叠边界框的 IoU 阈值。

nms_sigma Soft-NMS 用于分数衰减的 Sigma 值。

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

对 model 针对给定 inputs 列表所产生的 outputs 数组列表进行后处理。返回一个按类别分组的列表的列表；每个内层列表包含以 ROI 坐标表示的 ((x, y, w, h), score) 元组。空的类别列表会被保留，以使每个列表索引与模型输出中对应的类别索引相匹配。