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参考 ultralytics/models/nas/val.py

備考

このファイルはhttps://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ ultralytics/models/nas/val .py にあります。もし問題を発見したら、Pull Request🛠️ を投稿して修正にご協力ください。ありがとうございました!



ultralytics.models.nas.val.NASValidator

ベース: DetectionValidator

Ultralytics YOLO オブジェクト検出用のNAS Validator。

延長 DetectionValidator これは、Ultralytics モデルパッケージのもので、 NASモデルによって生成された生の予測値を後処理するように設計されている。 YOLO NASモデルによって生成された生の予測値を後処理するように設計されている。重複するボックスや信頼度の低いボックスを削除するために、非最大抑制を実行する、 最終的に最終検出値を生成する。

属性:

名称 タイプ 説明
args Namespace

信頼度や IoU しきい値など、後処理のためのさまざまな設定を含む名前空間。

lb Tensor

マルチラベルNMS用のオプションtensor 。

例
from ultralytics import NAS

model = NAS('yolo_nas_s')
validator = model.validator
# Assumes that raw_preds are available
final_preds = validator.postprocess(raw_preds)
備考

このクラスは通常、直接インスタンス化されることはなく、内部的に NAS クラスである。

ソースコード ultralytics/models/nas/val.py
class NASValidator(DetectionValidator):
    """
    Ultralytics YOLO NAS Validator for object detection.

    Extends `DetectionValidator` from the Ultralytics models package and is designed to post-process the raw predictions
    generated by YOLO NAS models. It performs non-maximum suppression to remove overlapping and low-confidence boxes,
    ultimately producing the final detections.

    Attributes:
        args (Namespace): Namespace containing various configurations for post-processing, such as confidence and IoU thresholds.
        lb (torch.Tensor): Optional tensor for multilabel NMS.

    Example:
        ```python
        from ultralytics import NAS

        model = NAS('yolo_nas_s')
        validator = model.validator
        # Assumes that raw_preds are available
        final_preds = validator.postprocess(raw_preds)
        ```

    Note:
        This class is generally not instantiated directly but is used internally within the `NAS` class.
    """

    def postprocess(self, preds_in):
        """Apply Non-maximum suppression to prediction outputs."""
        boxes = ops.xyxy2xywh(preds_in[0][0])
        preds = torch.cat((boxes, preds_in[0][1]), -1).permute(0, 2, 1)
        return ops.non_max_suppression(
            preds,
            self.args.conf,
            self.args.iou,
            labels=self.lb,
            multi_label=False,
            agnostic=self.args.single_cls,
            max_det=self.args.max_det,
            max_time_img=0.5,
        )

postprocess(preds_in)

予測出力に非最大抑制を適用する。

ソースコード ultralytics/models/nas/val.py
def postprocess(self, preds_in):
    """Apply Non-maximum suppression to prediction outputs."""
    boxes = ops.xyxy2xywh(preds_in[0][0])
    preds = torch.cat((boxes, preds_in[0][1]), -1).permute(0, 2, 1)
    return ops.non_max_suppression(
        preds,
        self.args.conf,
        self.args.iou,
        labels=self.lb,
        multi_label=False,
        agnostic=self.args.single_cls,
        max_det=self.args.max_det,
        max_time_img=0.5,
    )





作成日:2023-11-12 更新日:2023-11-25
作成者:glenn-jocher(3)