参考资料 ultralytics/models/sam/amg.py
备注
该文件可在https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ ultralytics/models/ sam/amg .py。如果您发现问题,请通过提交 Pull Request🛠️ 帮助修复。谢谢🙏!
ultralytics.models.sam.amg.is_box_near_crop_edge(boxes, crop_box, orig_box, atol=20.0)
返回布尔值tensor ,表示方框是否靠近裁剪边缘。
源代码 ultralytics/models/sam/amg.py
ultralytics.models.sam.amg.batch_iterator(batch_size, *args)
从输入参数中生成批次数据。
源代码 ultralytics/models/sam/amg.py
ultralytics.models.sam.amg.calculate_stability_score(masks, mask_threshold, threshold_offset)
计算一批掩码的稳定性得分。
稳定性得分是通过阈值化预测的二进制掩码对数在高值和低值之间的 IoU 之间的 IoU。
说明
- 一个面具总是包含在另一个面具中。
- 通过防止不必要地投向torch.int64 来节省内存
源代码 ultralytics/models/sam/amg.py
ultralytics.models.sam.amg.build_point_grid(n_per_side)
在 [0,1]x[0,1] 范围内生成由均匀分布的点组成的二维网格。
源代码 ultralytics/models/sam/amg.py
ultralytics.models.sam.amg.build_all_layer_point_grids(n_per_side, n_layers, scale_per_layer)
为所有作物图层生成点网格。
ultralytics.models.sam.amg.generate_crop_boxes(im_size, n_layers, overlap_ratio)
生成不同大小的裁剪框列表。
每层有 (2i)2 个方框,供第 i 层使用。
源代码 ultralytics/models/sam/amg.py
ultralytics.models.sam.amg.uncrop_boxes_xyxy(boxes, crop_box)
通过添加裁剪框偏移来取消裁剪边界框。
源代码 ultralytics/models/sam/amg.py
ultralytics.models.sam.amg.uncrop_points(points, crop_box)
通过添加裁剪框偏移来取消裁剪点。
源代码 ultralytics/models/sam/amg.py
ultralytics.models.sam.amg.uncrop_masks(masks, crop_box, orig_h, orig_w)
将遮罩填充为原始图像大小,从而解除遮罩。
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ultralytics.models.sam.amg.remove_small_regions(mask, area_thresh, mode)
移除掩膜上的小断开区域或孔洞,返回掩膜和修改指示器。
源代码 ultralytics/models/sam/amg.py
ultralytics.models.sam.amg.batched_mask_to_box(masks)
以 XYXY 格式计算遮罩周围的方框。
对于空掩码,返回 [0,0,0,0]。对于输入形状 C1xC2x...xHxW,输出形状为 C1xC2x...x4。