mask iou iou 合并代码

已于 2025-05-27 20:50:02 修改
阅读量349 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： c++入门宝典 文章标签： 算法
于 2023-11-13 18:29:56 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jacke121/article/details/134383669
这篇博客介绍了IoU（Intersection over Union）合并算法在PyTorch和C++两种环境下的实现，包括PyTorch的调用方法和C++版的代码示例，特别地，C++代码限制了最多合并3个边界框。

目录

mask iou

iou 合并代码

pytorch版：

c++版：

c++合并框，最多合并3个：

mask iou

    def calculate_iou(mask1, mask2):
        # Convert masks to float tensors for calculations
        mask1 = mask1.to(torch.float32)
        mask2 = mask2.to(torch.float32)
        
        # Calculate intersection and union
        intersection = (mask1 * mask2).sum()
        union = mask1.sum() + mask2.sum() - intersection
        
        # Calculate IoU
        iou = intersection / union
        iou1=intersection / min(mask1.sum(),mask2.sum())
        return iou,iou1

iou 合并代码

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
IOU原理详解代码复现 python numpy/pytorch
一个学长的博客
10-14 2778
IOU就是两个图像的交并比，这是一个图像检测中很重要的概念，想要构建YOLO系列的目标检测对应函数，就必须要先写一个计算交并比的程序，什么是交并比，就是两个图像交集的面积比上并集的面积，如果用下面的图来举例子的话。IOU=S1​+S2​−S3​S3​​由于目标检测的过程中我们大部分用的都是矩形框，根据算法我们都是知道两个矩形的左上角点的坐标和矩形的高和宽。
IOU、GIOU、DIOU、CIOU的学习及代码实现
To_be_little的博客
05-09 4418
什么是IOU 改进的IOU ——GIOU 、DIOU 、CIOU。各种IOU代码如下IOU代码及结果展示
[原创]使用C++实现一个计算IOU的类
adeclaire的博客
06-12 510
两个类：一个用于表示检测框，一个用于计算iou。
IOU代码详解
qq_53029963的博客
11-22 4265
参考： IOU代码详细解释_ning469的博客-优快云博客_iou代码 目录 第一种python代码： 第二种python代码： 定义： IOU为两张图片的交并比。交集/并集 第一种python代码： 1 def bb_intersection_over_union(boxA, boxB): #定义一个函数来计算IOU的值 2 boxA = [int(x) for x in boxA] #从boxA中提取每一个元素x,并且每一个元素均为整数 3 boxB = [i
IOU计算代码
沐雨金鳞
07-04 1284
import numpy as np def compute_iou(box1, box2, standard_coordinates=True): ''' :param box1: [Xmin, Ymin, Xmax, Ymax] or [Xcenter, Ycenter, W, H] :param box2: :param standard_coordinates: True [Xmin, Ymin, Xmax, Ymax] Fasle [Xcenter, Ycent.
nms和iou
weixin_38740463的博客
01-15 966
标准NMS(SNMS): 1) 所有检出的output bbox按cls score划分(对于正类进行划分) 2）bbox的cls score做降序排列，得到一个降序的order 3) 从order中top1 cls score 开始，计算该bbox 与 order中其他bbox的IOU，IOU大于阈值（说明为同一bbox），剔除 4）对order中所有的bbox进行上操作 ...
maskrcnn_benchmark 代码详解之　modeling/rpn/loss.py
leijieZhang的博客
06-13 1944
前言： 　　在maskrcnn_benchmark的RPN层，选取预测边框(proposal)的过程和计算边框目标得分(objectiveness)以及边框回归(box regression)的损失值的过程不是同步的，过程也有偏差。选取边框(proposal)是从多个特征层分别选取若干个目标得分高的边框，然后再从这些边框里选出若干预测边框(proposal)或者单个特征层(非FPN)提取目标得分...
目标检测与分割之MaskRCNN代码结构流程全面梳理+总结
苹果姐计算机视觉原创知识分享
01-13 6386
学习目标检测不久，花一个多月的空闲时间啃完了maskRCNN论文和tensorflow+keras开源代码，感觉进入了一个新的境界，在此做一个比较详细的流程梳理和总结，同时也希望对其他学习目标检测和语义分割的同学有点帮助。 本文主要针对代码结构进行梳理，对于原理还不熟悉的同学可以参考这几篇博文： 格灵深瞳DeepGlint：干货 | 目标检测入门，看这篇就够了（已更完） 白裳：一文读懂Faster RCNN stone：令人拍案称奇的Mask RCNN 另外由于博主比较懒，借用了以下系列博文的部分框图，侵删
def __init__(self, reg_max=16): """Initialize the BboxLoss module with regularization maximum and DFL settings.""" super().__init__() self.dfl_loss = DFLoss(reg_max) if reg_max > 1 else None # 添加Focal Loss初始化 self.focal_loss = FocalLoss(alpha=0.25, gamma=2.0) # 参数可调 def forward(self, pred_dist, pred_bboxes, anchor_points, target_bboxes, target_scores, target_scores_sum, fg_mask): """IoU loss.""" weight = target_scores.sum(-1)[fg_mask].unsqueeze(-1) # iou = bbox_iou(pred_bboxes[fg_mask], target_bboxes[fg_mask], xywh=False, CIoU=True) # loss_iou = ((1.0 - iou) * weight).sum() / target_scores_sum iou = bbox_iou(pred_bboxes[fg_mask], target_bboxes[fg_mask],xywh=False, alpha_iou=True, alpha=3.0) if isinstance(iou, tuple): # 处理多返回值情况 loss_iou = ((1.0 - iou[0]) * iou[1].detach() * weight).sum() / target_scores_sum else: loss_iou = ((1.0 - iou) * weight).sum() / target_scores_sum # DFL loss if self.dfl_loss: target_ltrb = bbox2dist(anchor_points, target_bboxes, self.dfl_loss.reg_max - 1) loss_dfl = self.dfl_loss(pred_dist[fg_mask].view(-1, self.dfl_loss.reg_max), target_ltrb[fg_mask]) * weight loss_dfl = loss_dfl.sum() / target_scores_sum else: loss_dfl = torch.tensor(0.0).to(pred_dist.device) return loss_iou, loss_dfl 我想添加使用Focal Loss缓解类别不平衡问题。请帮我修改以下代码，并形成新的完整代码
03-31
iou = bbox_iou(pred_bboxes[fg_mask], target_bboxes[fg_mask], xywh=False, alpha_iou=True, alpha=3.0) if isinstance(iou, tuple): loss_iou = ((1.0 - iou[0]) * iou[1].detach() * weight).sum() / target_...
iou的计算代码
zhao_jiangshan的博客
07-21 742
return iou。
IoU代码竟如此简单
LearnToPain的博客
02-02 483
IoU代码： def IoU(lx_1,ly_1,rx_1,ry_1,lx_2,ly_2,rx_2,ry_2): ''' :param lx_1: 第一个box的左上角x坐标 :param ly_1: 第一个box的左上角y坐标 :param rx_1: 第一个box的右下角x坐标 :param ry_1: 第一个box的右下角y坐标 :param ...
使用 Python 实现计算交并比（IoU）的代码示例：
m0_53291740的博客
07-29 892
两个矩形框的交集/并集。
IOU
heavenpeien的博客
05-22 1987
手撕IoU,python代码
一名学术垃圾的博客
11-15 239
IoU 的全称为交并比（Intersection over Union），通过这个名称我们大概可以猜到 IoU 的计算方法。IoU 计算的是 “预测的边框” 和 “真实的边框” 的交集和并集的比值。
python计算IOU代码
ln160864的博客
07-15 601
注意：我的边界框坐标与YOLO输出的不同，YOLO输出的坐标是x轴向右为正方向和y轴向下为正方向的矩形的左上角和右下角顶点坐标，但在Y轴向上为正方向的矩形中为左下和右上坐标，我由于强迫症将它转换成了标准直角坐标系下左上右下的坐标，因此计算方式与原本的有差别。
【IOU系列】分析+代码
qq_43586192的博客
12-28 364
IOU计算公式： 所需要的数据： 并集：两个矩形面积和—交集 交集： 两个矩形可能出现的情况 代码： x_a=max(x1,x1_) y_a=max(y1,y1_) x_b=min(x2,x2_) y_b=min(y2,y2_) if x_b-x_a<=0 or y_b-y_a<=0: iou_ratio=0 #即不交的情
《计算机视觉之目标检测》IOU详解及代码
奥古斯都
10-16 2432
今天在改模型的时候刚好用到了IOU，因此将IOU说说，记录一下代码，方便以后复用。 1、什么IOU IoU 的全称为交并比（Intersection over Union），它的计算也比较简单，就是两个目标proposal框重叠的区域比总体的区域。如下图所表示的，着就是所谓的IOU。 2、为什么需要Iou？ 在做目标检测的过程中有一个指标来评价这个模型的好坏，也就mAP。这个指标我下次再说，用检测出来的框和ground-truth之间计算IOU，如果IOU大于0.5或者其它的一个阈值，那么就认为
python 计算 IOU代码
qq_36784503的博客
02-03 342
【代码】python 计算 IOU代码。
IOU、GIOU、DIOU、CIOU详解及代码实现
热门推荐
qq_52302919的博客
01-13 1万+
一、IOU Loss 旷视在2016文章《UnitBox: An Advanced Object Detection Network》中提出了IOU Loss将4个点构成的box看成一个整体做回归。 文章链接：https://arxiv.org/pdf/1608.01471.pdf 1. 函数特性 IOU Loss的定义是先求出预测框和真实框之间的交集和并集之比，再求负对数，但是在实际使用中我们常常将IOU Loss写成1-IOU。如果两个框重合则交并比等于1，Loss为0说明重合度非常高。IOU满足非负性
更改model.val，添加iou
最新发布
09-05
<think> 我们被要求参考两个引用，但用户的实际问题是如何在model.val中添加iou方法。引用1展示了一个model.val的调用示例，其中包含了iou参数；引用2提到了在PaddleSeg中添加Boundary IoU的计算，但用户当前的问题可能是在YOLO环境中（因为引用1中出现了YOLO风格的调用）。 用户问题："我想在model.val中添加iou的方法 请问如何在model.val中添加iou" 根据引用1的示例，在调用model.val时已经有一个`iou`参数（示例中`iou=0.45`）。但是用户可能指的是添加一种新的IoU计算方法（如Boundary IoU），而不是设置IoU阈值。 然而，引用2是关于PaddleSeg（一个图像分割库）中添加Boundary IoU的方法。如果用户的环境是YOLO（从引用1的示例代码风格判断），那么添加新的IoU计算方法可能需要修改验证代码。 我们需要澄清： - 如果用户只是想设置IoU阈值（如示例中的0.45），那么直接在调用时传入`iou=值`即可。 - 但如果用户是想使用不同类型的IoU（如DIoU, CIoU, Boundary IoU等），则需要修改底层实现。 由于用户问题描述为“添加iou的方法”，更可能是指添加一种新的IoU计算方式。 由于引用1的示例代码风格与YOLOv5/v7/v8相似（使用PyTorch），而引用2是关于PaddlePaddle的PaddleSeg，两者框架不同。因此，我们假设用户使用的是YOLO系列（因为引用1的示例）。 在YOLO中，验证时使用的IoU类型通常是在模型配置中设置的（如IoU损失类型），或者在验证函数中指定。但是，我们注意到在YOLO的验证调用中，`iou`参数通常只是阈值（用于NMS或mAP计算），而不是选择IoU类型。 因此，我们需要进一步明确用户意图： 1. 如果是想设置NMS或mAP计算时的IoU阈值，那么直接使用`iou`参数（如引用1所示）。 2. 如果是想改变IoU的计算方式（比如从标准IoU改为DIoU），那么需要修改模型配置或代码。 但是，用户问题中“添加iou的方法”更可能是指添加一种新的IoU计算方式（如Boundary IoU），这需要修改验证代码。 由于引用2提供的是PaddleSeg中添加Boundary IoU的方法，而用户可能是在YOLO环境中，因此不能直接套用。 因此，回答应该分为两种情况： 1. 如果用户只需要设置阈值，则直接使用`iou`参数。 2. 如果用户需要添加新的IoU类型，则需要修改源代码。 由于用户没有明确，我们假设用户需要添加新的IoU类型（因为他说“添加方法”）。 在YOLO中，验证时计算mAP使用的是标准IoU（矩形框的交并比）。如果要添加新的IoU（例如Boundary IoU用于分割），那么需要做以下步骤： - 确定验证过程中哪个地方计算了IoU（在计算mAP时，通常是在计算每个预测框与真实框的重合程度时）。 - 修改计算IoU的函数，使其支持新的IoU类型。 但是，Boundary IoU通常用于分割任务，而YOLO是目标检测模型（输出矩形框）。因此，如果用户想在目标检测中使用Boundary IoU，则需要有分割边界的数据，并且需要将边界转换为多边形或轮廓来计算。 这比较复杂。另一种可能是用户想使用其他的矩形框IoU变体（如GIoU, DIoU, CIoU）。 由于问题不明确，我们将提供一般性指导： **针对YOLO（PyTorch版本）添加新的IoU计算方法：** 1. 在验证过程中，计算mAP时，会使用到IoU来计算预测框与真实框的匹配程度。这个IoU计算函数通常位于`utils.metrics`模块中（在YOLOv5/v8中）或者`utils.general`中。 2. 找到计算IoU的函数（通常名为`bbox_iou`）。 3. 修改该函数，添加对新IoU类型的支持（通过参数控制），或者创建一个新的IoU计算函数。 4. 在计算mAP的过程中，将调用IoU计算的地方改为调用新函数（或者通过传递参数选择新方法）。 然而，这需要用户有代码修改权限，并且需要重新验证。 由于引用2中提到在PaddleSeg中添加Boundary IoU，如果用户确实想在分割任务中添加，那么可以参考PaddleSeg的做法，但需要适配到当前框架。 **总结步骤：** 1. 确定要添加的IoU类型（例如Boundary IoU，GIoU等）。 2. 找到当前验证代码中计算IoU的部分。 3. 实现新的IoU计算函数。 4. 替换原有的IoU计算（或者通过条件判断来选择）。 5. 确保验证过程中使用新的IoU计算。 由于用户问题不够具体，我们将提供两种可能的指导： **情况1：设置IoU阈值（如NMS中的IoU阈值）** ```python # 在调用model.val时设置iou参数 metrics = model.val(data='coco128.yaml', iou=0.5) # 设置IoU阈值为0.5 ``` **情况2：添加新的IoU计算方法（以在YOLO中添加Boundary IoU为例，但注意这通常用于分割任务）** 这个操作比较复杂，需要修改源码。这里仅概述步骤： 1. 找到YOLO验证代码中计算mAP的部分（通常在`val.py`中）。 2. 在计算每个预测框与真实框的匹配时，会有一个计算IoU的函数调用。例如，在YOLOv5中，这个函数可能是`box_iou`（在torchvision中）或者是自定义的`bbox_iou`函数（在utils/metrics.py中）。 3. 创建一个新的函数来计算Boundary IoU（需要将边界框转换为轮廓？注意Boundary IoU需要分割掩码，而不仅仅是边界框。因此，如果只有边界框数据，则无法计算Boundary IoU。所以，这需要数据集提供分割掩码）。 4. 修改匹配过程，使用新的Boundary IoU函数代替原有的IoU计算。 由于操作复杂且需要深入代码，我们可能需要用户提供更多信息。 **考虑到用户问题的简洁性，我们假设用户只是想设置IoU阈值，因为这是最常见的情况。因此，我们优先回答如何设置阈值。** 最终回答： 在调用`model.val`方法时，可以通过`iou`参数来设置IoU阈值，如引用[1]所示： ```python metrics = model.val(data='coco128.yaml', batch=16, imgsz=640, conf=0.5, iou=0.45, device='cuda:0') ``` 这里`iou=0.45`表示设置IoU阈值为0.45。 如果您是指添加一种新的IoU计算方法（如Boundary IoU），则需要修改源代码。具体步骤包括：找到计算IoU的地方，实现新的IoU计算方法，并替换原有计算。但请注意，Boundary IoU通常需要分割掩码信息，而不仅仅是边界框。另外，引用[2]提供了在PaddleSeg中添加Boundary IoU的参考，但如果您使用的是YOLO框架，则需要适配到相应代码。 **相关问题：** 1. 如何设置YOLO验证时的置信度阈值？ 2. 在目标检测中，IoU阈值对mAP有什么影响？ 3. 如何修改YOLO的源码以支持新的IoU类型？ </think> 根据您的需求，在调用 `model.val()` 时添加 IoU（交并比）参数的方法如下： ### 解决方案 1. **设置 IoU 阈值** 在 `model.val()` 调用中直接通过 `iou` 参数指定阈值（范围 0-1）： ```python metrics = model.val(data='coco128.yaml', iou=0.5) # 设置 IoU 阈值为 0.5 ``` *这是标准用法，如引用 [^1] 所示 (`iou=0.45`)，用于控制检测框合并的阈值。* 2. **添加自定义 IoU 计算方法** 若需实现如 Boundary IoU 等特殊 IoU（如引用 [^2] 中的需求），需要修改验证代码： ```python # 步骤示例（以检测模型为例） from utils.metrics import compute_iou, boundary_iou # 导入计算函数 def custom_val(...): # 原始验证流程... for pred, target in data_loader: # 计算标准 IoU std_iou = compute_iou(pred_boxes, target_boxes) # 添加 Boundary IoU boundary_iou = boundary_iou(pred_masks, target_masks) # 需分割掩码支持 # 将结果存入 metrics metrics.update({'boundary_iou': boundary_iou}) ``` **关键修改点：** - 在验证循环中插入自定义 IoU 计算函数 - 扩展 `metrics` 对象以存储新指标 - 确保数据格式兼容（Boundary IoU 通常需要分割掩码而非边界框） ### 注意事项 1. **框架差异** - 检测模型（如 YOLO）主要使用边界框 IoU - 分割模型（如 PaddleSeg）才支持 Boundary IoU [^2] 2. **数据要求** 若添加 Boundary IoU，验证集需包含： ```yaml # dataset.yaml 部分配置 val: image_dir: images/val mask_dir: masks/val # 必需的分割标注路径 ``` ### 验证结果 添加后可通过输出查看新增指标： ```python print(metrics.boundary_iou) # 输出自定义 IoU 结果 ``` --- **相关问题** 1. 如何计算目标检测中的 IoU 阈值对 mAP 的影响？ 2. 在分割任务中，Boundary IoU 相比标准 IoU 有哪些优势？ 3. 如何为自定义数据集实现特殊的评估指标？ [^1]: 模型验证标准调用示例 [^2]: 分割任务中添加 Boundary IoU 的实践参考
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

AI算法网奇

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值