Weighted Boxes Fusion 库教程

Weighted Boxes Fusion 库教程

Weighted-Boxes-FusionSet of methods to ensemble boxes from different object detection models, including implementation of "Weighted boxes fusion (WBF)" method.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/we/Weighted-Boxes-Fusion

1. 项目介绍

Weighted Boxes Fusion (WBF) 是一个Python库，用于融合多个对象检测模型的预测结果。这个库实现了不同的方法，包括非极大值抑制（NMS）、软非极大值抑制（Soft-NMS）以及重加权框融合（Weighted Boxes Fusion, WBF）。WBF 提供了更好的性能，相比于其他传统的方法，尤其在处理多模型融合时。这个库支持1D线段、2D边界框以及3D三维盒的融合。

2. 项目快速启动

安装

使用 pip 安装 ensemble-boxes 包：

pip install ensemble-boxes

使用示例

融合两个模型的预测边界框：

from ensemble_boxes import *

# 假设你已经有了两个模型的预测边界框、置信度得分和类别标签
boxes_model1 = [...]
scores_model1 = [...]
labels_model1 = [...]

boxes_model2 = [...]
scores_model2 = [...]
labels_model2 = [...]

# 设置权重和IoU阈值
weights = [2, 1]
iou_thr = 0.5
skip_box_thr = None

# 执行WBF融合
boxes, scores, labels = weighted_boxes_fusion(
    [boxes_model1, boxes_model2],
    [scores_model1, scores_model2],
    [labels_model1, labels_model2],
    weights=weights,
    iou_thr=iou_thr,
    skip_box_thr=skip_box_thr,
)

3. 应用案例和最佳实践

在实际应用场景中，你可以将WBF用于以下情况：

• 模型融合增强性能：结合不同架构或训练策略的模型，提高检测精度。
• 实时场景：在资源有限的设备上，可以先运行轻量级模型，然后使用WBF对结果进行优化。

最佳实践：

• 调整weights参数以适应各模型的可信度。
• 根据需求调整iou_thr以控制合并的紧密程度。

4. 典型生态项目

典型生态项目可能包括：

• 对象检测框架如TensorFlow Object Detection API、PyTorch Detectron2等，与WBF配合提升性能。
• 视觉感知系统，如自动驾驶汽车中的障碍物检测，使用多个传感器和算法，通过WBF整合信息。
• 多模态分析系统，将WBF应用于融合来自图像和其它传感数据的检测结果。

注意：在使用WBF时，确保输入的边界框坐标已经归一化到[0, 1]范围内。

以上就是关于Weighted Boxes Fusion库的简要介绍及其使用指南。更多详细信息和示例可参考官方GitHub仓库上的文档和示例代码。

Weighted-Boxes-FusionSet of methods to ensemble boxes from different object detection models, including implementation of "Weighted boxes fusion (WBF)" method.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/we/Weighted-Boxes-Fusion