Referência para ultralytics/utils/tal.py
Nota
Este ficheiro está disponível em https://github.com/ultralytics/ ultralytics/blob/main/ ultralytics/utils/tal .py. Se detectares um problema, por favor ajuda a corrigi-lo contribuindo com um Pull Request 🛠️. Obrigado 🙏!
ultralytics.utils.tal.TaskAlignedAssigner
Bases: Module
Um atribuidor alinhado com a tarefa para a deteção de objectos.
Esta classe atribui objectos da verdade terrestre (gt) a âncoras com base na métrica alinhada com a tarefa, que combina classificação e informação de localização.
Atributos:
Nome | Tipo | Descrição |
---|---|---|
topk |
int
|
O número de candidatos de topo a considerar. |
num_classes |
int
|
O número de classes de objectos. |
alpha |
float
|
O parâmetro alfa para a componente de classificação da métrica de alinhamento de tarefas. |
beta |
float
|
O parâmetro beta para a componente de localização da métrica alinhada com a tarefa. |
eps |
float
|
Um valor pequeno para evitar a divisão por zero. |
Código fonte em 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)
Inicializa um objeto TaskAlignedAssigner com hiperparâmetros personalizáveis.
Código fonte em ultralytics/utils/tal.py
forward(pd_scores, pd_bboxes, anc_points, gt_labels, gt_bboxes, mask_gt)
Calcula a atribuição de tarefas alinhadas. O código de referência está disponível em https://github.com/Nioolek/PPYOLOE_pytorch/blob/master/ppyoloe/assigner/tal_assigner.py.
Parâmetros:
Nome | Tipo | Descrição | Predefinição |
---|---|---|---|
pd_scores |
Tensor
|
shape(bs, num_total_anchors, num_classes) |
necessário |
pd_bboxes |
Tensor
|
shape(bs, num_total_anchors, 4) |
necessário |
anc_points |
Tensor
|
forma(num_total_âncoras, 2) |
necessário |
gt_labels |
Tensor
|
forma(bs, n_max_boxes, 1) |
necessário |
gt_bboxes |
Tensor
|
forma(bs, n_max_boxes, 4) |
necessário |
mask_gt |
Tensor
|
forma(bs, n_max_boxes, 1) |
necessário |
Devolve:
Nome | Tipo | Descrição |
---|---|---|
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) |
Código fonte em ultralytics/utils/tal.py
get_box_metrics(pd_scores, pd_bboxes, gt_labels, gt_bboxes, mask_gt)
Calcula a métrica de alinhamento com base nas caixas delimitadoras previstas e verdadeiras.
Código fonte em ultralytics/utils/tal.py
get_pos_mask(pd_scores, pd_bboxes, gt_labels, gt_bboxes, anc_points, mask_gt)
Obtém a máscara in_gts, (b, max_num_obj, h*w).
Código fonte em ultralytics/utils/tal.py
get_targets(gt_labels, gt_bboxes, target_gt_idx, fg_mask)
Calcula as etiquetas dos alvos, as caixas delimitadoras dos alvos e as pontuações dos alvos para os pontos de ancoragem positivos.
Parâmetros:
Nome | Tipo | Descrição | Predefinição |
---|---|---|---|
gt_labels |
Tensor
|
Etiquetas de verdade terrestre da forma (b, max_num_obj, 1), em que b é o tamanho do lote e max_num_obj é o número máximo de objectos. tamanho do lote e max_num_obj é o número máximo de objectos. |
necessário |
gt_bboxes |
Tensor
|
Caixas delimitadoras da verdade terrestre da forma (b, max_num_obj, 4). |
necessário |
target_gt_idx |
Tensor
|
Índices dos objectos de verdade atribuídos para pontos de ancoragem pontos de ancoragem positivos, com a forma (b, hw), em que hwé o número total número total de pontos de ancoragem. |
necessário |
fg_mask |
Tensor
|
Um booleano tensor de forma (b, h*w) que indica os pontos de ancoragem positivos (primeiro plano). (primeiro plano) pontos de ancoragem positivos. |
necessário |
Devolve:
Tipo | Descrição |
---|---|
Tuple[Tensor, Tensor, Tensor]
|
Uma tupla que contém os seguintes tensores: - target_labels (Tensor): Forma (b, hw), contendo os rótulos alvo para pontos de ancoragem positivos. - target_bboxes (Tensor): Forma (b, hw, 4), que contém as caixas delimitadoras alvo para os pontos de ancoragem positivos. - target_scores (Tensor): Forma (b, h*w, num_classes), que contém as pontuações alvo para pontos de ancoragem positivos, onde num_classes é o número de classes de objectos. |
Código fonte em ultralytics/utils/tal.py
iou_calculation(gt_bboxes, pd_bboxes)
select_candidates_in_gts(xy_centers, gt_bboxes, eps=1e-09)
staticmethod
Selecciona o centro de ancoragem positivo em gt.
Parâmetros:
Nome | Tipo | Descrição | Predefinição |
---|---|---|---|
xy_centers |
Tensor
|
forma(h*w, 2) |
necessário |
gt_bboxes |
Tensor
|
forma(b, n_caixas, 4) |
necessário |
Devolve:
Tipo | Descrição |
---|---|
Tensor
|
forma(b, n_caixas, h*w) |
Código fonte em ultralytics/utils/tal.py
select_highest_overlaps(mask_pos, overlaps, n_max_boxes)
staticmethod
Se uma caixa de ancoragem for atribuída a vários gts, será selecionada a que tiver o IoU mais elevado.
Parâmetros:
Nome | Tipo | Descrição | Predefinição |
---|---|---|---|
mask_pos |
Tensor
|
forma(b, n_max_boxes, h*w) |
necessário |
overlaps |
Tensor
|
forma(b, n_max_boxes, h*w) |
necessário |
Devolve:
Nome | Tipo | Descrição |
---|---|---|
target_gt_idx |
Tensor
|
forma(b, h*w) |
fg_mask |
Tensor
|
forma(b, h*w) |
mask_pos |
Tensor
|
forma(b, n_max_boxes, h*w) |
Código fonte em ultralytics/utils/tal.py
select_topk_candidates(metrics, largest=True, topk_mask=None)
Selecciona os candidatos top-k com base nas métricas fornecidas.
Parâmetros:
Nome | Tipo | Descrição | Predefinição |
---|---|---|---|
metrics |
Tensor
|
Um tensor de forma (b, max_num_obj, hw), em que b é o tamanho do lote, max_num_obj é o número máximo de objectos e hwrepresenta o representa o número total de pontos de ancoragem. |
necessário |
largest |
bool
|
Se for Verdadeiro, selecciona os valores maiores; caso contrário, selecciona os valores mais pequenos. |
True
|
topk_mask |
Tensor
|
Um booleano opcional tensor da forma (b, max_num_obj, topk), em que topk é o número de candidatos principais a considerar. Se não for fornecido, os valores top-k são automaticamente calculados com base nas métricas fornecidas. |
None
|
Devolve:
Tipo | Descrição |
---|---|
Tensor
|
Um tensor com a forma (b, max_num_obj, h*w) que contém os principais candidatos seleccionados. |
Código fonte em ultralytics/utils/tal.py
ultralytics.utils.tal.RotatedTaskAlignedAssigner
Bases: TaskAlignedAssigner
Código fonte em ultralytics/utils/tal.py
iou_calculation(gt_bboxes, pd_bboxes)
select_candidates_in_gts(xy_centers, gt_bboxes)
staticmethod
Selecciona o centro de ancoragem positivo em gt para caixas delimitadoras rodadas.
Parâmetros:
Nome | Tipo | Descrição | Predefinição |
---|---|---|---|
xy_centers |
Tensor
|
forma(h*w, 2) |
necessário |
gt_bboxes |
Tensor
|
forma(b, n_caixas, 5) |
necessário |
Devolve:
Tipo | Descrição |
---|---|
Tensor
|
forma(b, n_caixas, h*w) |
Código fonte em ultralytics/utils/tal.py
ultralytics.utils.tal.make_anchors(feats, strides, grid_cell_offset=0.5)
Gera âncoras a partir de características.
Código fonte em ultralytics/utils/tal.py
ultralytics.utils.tal.dist2bbox(distance, anchor_points, xywh=True, dim=-1)
Transforma a distância (ltrb) em caixa (xywh ou xyxy).
Código fonte em ultralytics/utils/tal.py
ultralytics.utils.tal.bbox2dist(anchor_points, bbox, reg_max)
Transforma bbox(xyxy) em dist(ltrb).
ultralytics.utils.tal.dist2rbox(pred_dist, pred_angle, anchor_points, dim=-1)
Descodifica as coordenadas da caixa delimitadora do objeto previsto a partir dos pontos de ancoragem e da distribuição.
Parâmetros:
Nome | Tipo | Descrição | Predefinição |
---|---|---|---|
pred_dist |
Tensor
|
Distância rodada prevista, (bs, h*w, 4). |
necessário |
pred_angle |
Tensor
|
Ângulo previsto, (bs, h*w, 1). |
necessário |
anchor_points |
Tensor
|
Pontos de ancoragem, (h*w, 2). |
necessário |
Devolve: (torch.Tensor): Caixas delimitadoras rotacionadas previstas, (bs, h*w, 4).
Código fonte em ultralytics/utils/tal.py
Criado em 2023-11-12, Atualizado em 2024-05-08
Autores: Burhan-Q (1), glenn-jocher (4), Laughing-q (1)