maskrcnn_benchmark 代码详解之　boxlist_ops.py

最新推荐文章于 2024-01-15 14:00:00 发布

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#boxlist_ops.py #maskrcnn_benchmark #目标检测 #深度学习 #卷积神经网络

本文深入解析maskrcnn_benchmark库中boxlist_ops.py文件，涵盖边框列表的非极大抑制、去除小边框、计算IoU及合并等关键操作，为理解目标检测中的深度学习算法提供帮助。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

前言：

　　与Bounding Box有关的操作有很多，例如对边框列表进行非极大线性抑制、去除过小的边框、计算边框之间的Iou以及对两个边框列表进行合并等操作。在maskrcnn_benchmark中，这些操作都得以实现，其具体代码以及解释如下：

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import torch

from .bounding_box import BoxList

from maskrcnn_benchmark.layers import nms as _box_nms


def boxlist_nms(boxlist, nms_thresh, max_proposals=-1, score_field="scores"):
    """
    Performs non-maximum suppression on a boxlist, with scores specified
    in a boxlist field via score_field.在边框列表上进行非极大线性抑制

    参数:
        boxlist(BoxList)：含有边框目标得分，原始图像大小，预测边框列表等信息的边框列表
        nms_thresh (float)：非极大线性抑制的阈值
        max_proposals (int): if > 0, then only the top max_proposals are kept
            after non-maximum suppression当大于０时，在非极大线性抑制后只保存前max_proposals个最大目标评分的的预测边框
        score_field (str)：保存目标得分列表的键值
    """
    # 如果非极大线性抑制的阈值小于０，则返回所有边框列表
    if nms_thresh <= 0:
        return boxlist
    # 得到预测边框的格式
    m