ml.postprocessing.edgeimpulse — Edge Impulse

Модуль ml.postprocessing.edgeimpulse містить класи постобробки для моделей Edge Impulse.

class Fomo – Fast Objects More Objects

Постпроцесор для вихідних даних моделі FOMO (Fast Objects More Objects).

class ml.postprocessing.edgeimpulse.Fomo(threshold: float = 0.4, w_scale: float = 1.414214, h_scale: float = 1.414214, nms_threshold: float = 0.1, nms_sigma: float = 0.001)

Створює постпроцесор FOMO.

threshold мінімальна оцінка, необхідна для того, щоб виявлення було збережено.

w_scale горизонтальний коефіцієнт масштабування, що застосовується до ширини комірки сітки перед немаксимальним придушенням. Більші значення спричиняють об’єднання сусідніх комірок в одне виявлення.

h_scale вертикальний коефіцієнт масштабування, що застосовується до висоти комірки сітки перед немаксимальним придушенням. Більші значення спричиняють об’єднання сусідніх комірок в одне виявлення.

nms_threshold Поріг IoU, що передається до немаксимального придушення.

nms_sigma значення сигма, що передається до немаксимального придушення (soft-NMS).

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

Викликається ml.Model.predict() з моделлю, її входами та необробленими виходами. Повертає список посписних списків виявлень. Кожне виявлення є кортежем ((x, y, w, h), score). Порожні списки класів включаються, щоб позиція кожного списку у виході відповідала індексу класу у виході моделі. Повертає порожній кортеж, якщо нічого не виявлено.