ml.postprocessing.ultralytics --- Ultralytics

ml.postprocessing.ultralytics 模組包含用於 Ultralytics 的類別。

class YoloV5 -- YOLO V5

用於對 YOLO V5 模型輸出進行後處理。

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

建立一個 YOLO V5 後處理器。

threshold 在 NMS 之前用於篩選偵測的分數閾值。

nms_threshold NMS 用於抑制重疊邊界框的 IoU 閾值。

nms_sigma Soft-NMS 用於分數衰減的 Sigma 值。

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

對 model 針對給定的 inputs 清單所產生的 outputs 陣列清單進行後處理。回傳一個依類別劃分的清單；每個內層清單包含以 ROI 座標表示的 ((x, y, w, h), score) 元組。空的類別清單會被保留，使得每個清單索引與模型輸出中對應的類別索引相符。

class YoloV8 -- YOLO V8

用於對 YOLO V8 模型輸出進行後處理。

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

建立一個 YOLO V8 後處理器。

threshold 在 NMS 之前用於篩選偵測的分數閾值。

nms_threshold NMS 用於抑制重疊邊界框的 IoU 閾值。

nms_sigma Soft-NMS 用於分數衰減的 Sigma 值。

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

對 model 針對給定的 inputs 清單所產生的 outputs 陣列清單進行後處理。回傳一個依類別劃分的清單；每個內層清單包含以 ROI 座標表示的 ((x, y, w, h), score) 元組。空的類別清單會被保留，使得每個清單索引與模型輸出中對應的類別索引相符。