参考 ultralytics/utils/tal.py
注
このファイルはhttps://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ ultralytics/utils/tal .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.utils.tal.TaskAlignedAssigner
ベース: Module
物体検出のためのタスクアラインドアンサー。
このクラスは、分類と定位の両方の情報を組み合わせたタスク・アラインド・メトリックに基づいて、アンカーにグランド・トゥルース(gt)オブジェクトを割り当てる。 をアンカーに割り当てます。
属性:
名称 | タイプ | 説明 |
---|---|---|
topk |
int
|
検討すべきトップ候補の数。 |
num_classes |
int
|
オブジェクトクラスの数。 |
alpha |
float
|
タスクアラインドメトリクスの分類コンポーネントのアルファパラメータ。 |
beta |
float
|
タスクアライメントメトリクスのローカリゼーション成分のベータパラメータ。 |
eps |
float
|
ゼロによる除算を防ぐための小さな値。 |
ソースコード ultralytics/utils/tal.py
13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 |
|
__init__(topk=13, num_classes=80, alpha=1.0, beta=6.0, eps=1e-09)
カスタマイズ可能なハイパーパラメータを持つ TaskAlignedAssigner オブジェクトを初期化します。
ソースコード ultralytics/utils/tal.py
forward(pd_scores, pd_bboxes, anc_points, gt_labels, gt_bboxes, mask_gt)
タスクアラインメントを計算する。参照コードは https://github.com/Nioolek/PPYOLOE_pytorch/blob/master/ppyoloe/assigner/tal_assigner.py。
パラメーター
名称 | タイプ | 説明 | デフォルト |
---|---|---|---|
pd_scores |
Tensor
|
shape(bs, num_total_anchors, num_classes) |
必須 |
pd_bboxes |
Tensor
|
shape(bs, num_total_anchors, 4) |
必須 |
anc_points |
Tensor
|
shape(num_total_anchors, 2) |
必須 |
gt_labels |
Tensor
|
shape(bs, n_max_boxes, 1) |
必須 |
gt_bboxes |
Tensor
|
shape(bs, n_max_boxes, 4) |
必須 |
mask_gt |
Tensor
|
shape(bs, n_max_boxes, 1) |
必須 |
リターンズ
名称 | タイプ | 説明 |
---|---|---|
target_labels |
Tensor
|
shape(bs, num_total_anchors) |
target_bboxes |
Tensor
|
shape(bs, num_total_anchors, 4) |
target_scores |
Tensor
|
shape(bs, num_total_anchors, num_classes) |
fg_mask |
Tensor
|
shape(bs, num_total_anchors) |
target_gt_idx |
Tensor
|
shape(bs, num_total_anchors) |
ソースコード ultralytics/utils/tal.py
get_box_metrics(pd_scores, pd_bboxes, gt_labels, gt_bboxes, mask_gt)
予測されたバウンディングボックスとグランドトゥルースのバウンディングボックスが与えられると、アライメントメトリックを計算する。
ソースコード ultralytics/utils/tal.py
get_pos_mask(pd_scores, pd_bboxes, gt_labels, gt_bboxes, anc_points, mask_gt)
in_gtsマスク、(b, max_num_obj, h*w)を取得する。
ソースコード ultralytics/utils/tal.py
get_targets(gt_labels, gt_bboxes, target_gt_idx, fg_mask)
正のアンカーポイントに対して、ターゲットラベル、ターゲットバウンディングボックス、ターゲットスコアを計算する。
パラメーター
名称 | タイプ | 説明 | デフォルト |
---|---|---|---|
gt_labels |
Tensor
|
bはバッチサイズ、max_num_objはオブジェクトの最大数である。 バッチサイズ、max_num_obj はオブジェクトの最大数である。 |
必須 |
gt_bboxes |
Tensor
|
形状(b, max_num_obj, 4)のグランドトゥルースのバウンディングボックス。 |
必須 |
target_gt_idx |
Tensor
|
正のアンカーポイントに割り当てられた地上真理オブジェクトのインデックス。 ここでhwはアンカー点の総数である。 アンカー点の総数。 |
必須 |
fg_mask |
Tensor
|
正(前景)のアンカーポイントを示す、形状 (b, h*w) のブーリアンtensor 。 (前景)アンカーポイント。 |
必須 |
リターンズ
タイプ | 説明 |
---|---|
Tuple[Tensor, Tensor, Tensor]
|
以下のテンソルを含むタプル: - target_labels (Tensor):形状 (b, hw)。 のターゲットラベルを含む。 - target_bboxes (Tensor):形状 (b, hw, 4)。 を含む。 - target_scores (Tensor):形状 (b, h*w, num_classes). ここで num_classes はオブジェクトクラスの数 はオブジェクトクラスの数である。 |
ソースコード ultralytics/utils/tal.py
iou_calculation(gt_bboxes, pd_bboxes)
select_candidates_in_gts(xy_centers, gt_bboxes, eps=1e-09)
staticmethod
gt.でポジティブ・アンカー・センターを選択する。
パラメーター
名称 | タイプ | 説明 | デフォルト |
---|---|---|---|
xy_centers |
Tensor
|
シェイプ(h*w, 2) |
必須 |
gt_bboxes |
Tensor
|
shape(b, n_boxes, 4) |
必須 |
リターンズ
タイプ | 説明 |
---|---|
Tensor
|
shape(b, n_boxes, h*w) |
ソースコード ultralytics/utils/tal.py
select_highest_overlaps(mask_pos, overlaps, n_max_boxes)
staticmethod
アンカーボックスが複数のgtに割り当てられている場合、IoUが最も高いものが選択される。
パラメーター
名称 | タイプ | 説明 | デフォルト |
---|---|---|---|
mask_pos |
Tensor
|
shape(b, n_max_boxes, h*w) |
必須 |
overlaps |
Tensor
|
shape(b, n_max_boxes, h*w) |
必須 |
リターンズ
名称 | タイプ | 説明 |
---|---|---|
target_gt_idx |
Tensor
|
シェイプ(b, h*w) |
fg_mask |
Tensor
|
シェイプ(b, h*w) |
mask_pos |
Tensor
|
shape(b, n_max_boxes, h*w) |
ソースコード ultralytics/utils/tal.py
select_topk_candidates(metrics, largest=True, topk_mask=None)
与えられたメトリクスに基づいて上位k個の候補を選択する。
パラメーター
名称 | タイプ | 説明 | デフォルト |
---|---|---|---|
metrics |
Tensor
|
tensor 形状 (b, max_num_obj, hw)。bはバッチサイズ、 max_num_objはオブジェクトの最大数、hwはアンカーポイントの総数を表す。 はアンカーポイントの総数を表す。 |
必須 |
largest |
bool
|
Trueの場合は最大の値を選択し、そうでない場合は最小の値を選択する。 |
True
|
topk_mask |
Tensor
|
オプションの booleantensor 形状 (b, max_num_obj, topk)。 topk は考慮すべき上位候補の数。提供されない場合 は、与えられたメトリクスに基づいて自動的に計算されます。 |
None
|
リターンズ
タイプ | 説明 |
---|---|
Tensor
|
tensor 形状 (b, max_num_obj, h*w) は、選択された上位k個の候補を含む。 |
ソースコード ultralytics/utils/tal.py
ultralytics.utils.tal.RotatedTaskAlignedAssigner
ベース: TaskAlignedAssigner
ソースコード ultralytics/utils/tal.py
iou_calculation(gt_bboxes, pd_bboxes)
select_candidates_in_gts(xy_centers, gt_bboxes)
staticmethod
回転したバウンディングボックスのために、gtで正のアンカー中心を選択する。
パラメーター
名称 | タイプ | 説明 | デフォルト |
---|---|---|---|
xy_centers |
Tensor
|
シェイプ(h*w, 2) |
必須 |
gt_bboxes |
Tensor
|
shape(b, n_boxes, 5) |
必須 |
リターンズ
タイプ | 説明 |
---|---|
Tensor
|
shape(b, n_boxes, h*w) |
ソースコード ultralytics/utils/tal.py
ultralytics.utils.tal.make_anchors(feats, strides, grid_cell_offset=0.5)
特徴からアンカーを生成する。
ソースコード ultralytics/utils/tal.py
ultralytics.utils.tal.dist2bbox(distance, anchor_points, xywh=True, dim=-1)
距離(ltrb)をボックス(xywhまたはxyxy)に変換する。
ソースコード ultralytics/utils/tal.py
ultralytics.utils.tal.bbox2dist(anchor_points, bbox, reg_max)
bbox(xyxy)をdist(ltrb)に変換する。
ultralytics.utils.tal.dist2rbox(pred_dist, pred_angle, anchor_points, dim=-1)
アンカーポイントと分布から予測されるオブジェクトのバウンディングボックス座標をデコードする。
パラメーター
名称 | タイプ | 説明 | デフォルト |
---|---|---|---|
pred_dist |
Tensor
|
回転距離の予測値、(bs, h*w, 4)。 |
必須 |
pred_angle |
Tensor
|
予測角度、(bs, h*w, 1)。 |
必須 |
anchor_points |
Tensor
|
アンカーポイント、(h*w、2)。 |
必須 |
リターン (torch.Tensor):予測される回転バウンディングボックス、(bs, h*w, 4)。