batched_nms() 和 nms()內(nèi)置區(qū)別在于

torchvision.ops.nms

不區(qū)分類別對所有bbox進(jìn)行過濾。如果有不同類別的bbox重疊的話會導(dǎo)致被過濾掉并不會分開計(jì)算。??

boxes (Tensor[N, 4])) – bounding boxes坐標(biāo). 格式：(x1, y1, x2, y2)
scores (Tensor[N]) – bounding boxes得分
iou_threshold (float) – IoU過濾閾值
返回NMS過濾后的bouding boxes索引（降序排列）
?

torchvision.ops.batched_nms

根據(jù)每個類別進(jìn)行過濾，只對同一種類別進(jìn)行計(jì)算IOU和閾值過濾。

boxes: Tensor, 預(yù)測框
scores: Tensor, 預(yù)測置信度
idxs: Tensor, 預(yù)測框類別
iou_threshold: float, IOU閾值

demo

import torchvision.ops as ops import torchb = torch.Tensor([[2,2,4,4], [1,1,5,5], [3,3,3.5,3.9]]) # bbox c = torch.Tensor([0,1,0]) # classes s = torch.Tensor([0.8,0.8,0.8]) # scoresops.batched_nms(b, s, c, 0.001) #運(yùn)行結(jié)果 tensor([1, 2]) #[1,1,5,5], [3,3,3.5,3.9] bbox實(shí)際上是有包含關(guān)系的，但是類別不一樣ops.nms(b, s, 0.001) # 運(yùn)行結(jié)果 tensor([0]) # 可以看到 [1,1,5,5] 類別為1 但是被過濾掉了，只留下0號類別的[2,2,4,4]

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的torchvision.ops.nms与batched_nms的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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