maskrcnn_benchmark 代码详解之 boxlist_ops.py

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
在服务器中安装maskrcnn_benchmark通常遵循以下步骤: 1. **系统环境检查**: 确保服务器操作系统为Linux,maskrcnn_benchmark通常在Linux环境下开发和运行。 2. **安装依赖库**: maskrcnn_benchmark依赖于多个库,包括但不限于Python 3, PyTorch, torchvision, CMake等。可以通过以下命令安装: ```bash sudo apt-get update sudo apt-get install -y python3 python3-pip pip3 install torch torchvision sudo apt-get install -y libturbojpeg sudo apt-get install -y cmake ``` 3. **编译**: maskrcnn_benchmark可能需要编译某些依赖库(如Caffe2),根据其官方文档中的指南进行编译。 4. **安装maskrcnn_benchmark**: 你可以使用Python包管理工具pip来安装,或者直接从GitHub下载源代码后安装。 - 使用pip安装(如果可用): ```bash pip3 install maskrcnn_benchmark ``` - 从源代码安装: ```bash git clone https://github.com/facebookresearch/maskrcnn-benchmark.git cd maskrcnn-benchmark python setup.py build develop ``` 5. **配置环境变量**: 根据maskrcnn_benchmark的安装说明,可能还需要设置环境变量,比如设置`PYTHONPATH`环境变量指向maskrcnn_benchmark的安装路径。 ```bash export PYTHONPATH=/path/to/maskrcnn_benchmark:$PYTHONPATH ``` 6. **验证安装**: 安装完成后,可以通过运行maskrcnn_benchmark中的测试用例来验证安装是否成功。 ```bash python -m maskrcnn_benchmark.configs.vg_attr_config --test-only ``` 请注意,maskrcnn_benchmark可能依赖于一些特定版本的依赖库,因此在安装时需要严格按照其官方文档的指示操作,以确保所有依赖都是兼容的。
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