soft raid5阅读笔记之二--读数据流程

博客虽未给出具体内容,但从标签可知与RAID相关。RAID是信息技术中重要概念,常用于数据存储等方面,能提升数据安全性、读写性能等。

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### YOLOv5Soft-NMS 算法的流程图解析 YOLOv5 是一种高效的实时目标检测框架,而 NMS(Non-Maximum Suppression)作为其核心组件之一,在减少冗余预测框方面起着重要作用。Soft-NMS 是传统 NMS 的改进版本,通过调整置信度分数而非简单移除重叠框来实现更平滑的选择过程。 以下是基于现有知识和参考资料构建的 Soft-NMS 流程描述: #### 软件需求与数据准备 在实际应用中,通常会先完成数据取操作[^4]。对于机器学习模型而言,这一步骤涉及加载训练集或测试集中用于评估的目标检测标注文件以及图像路径列表。 #### Soft-NMS 主要逻辑 1. **初始化参数**: 设定阈值 IoU (Intersection over Union),并指定衰减因子 sigma 或其他控制策略。 2. **排序候选框**: 根据分类得分从高到低排列所有边界框。 3. **迭代处理**: - 对于当前最高评分框 A ,将其标记为最终保留结果的一部分; - 计算其余未决框相对于 A 的 IoU 值; - 应用惩罚机制更新这些竞争者的新概率估计——具体方法依赖所选变体形式; * Linear: 如果交并比超过设定界限,则按线性比例削减权重; * Gaussian: 利用正态分布函数自然降低关联项的重要性程度,无需显式界定临界点位置; 4. **重复直至结束条件满足**, 即当没有任何剩余项目或者达到预定数量上限为止。 下面给出一段伪代码表示该算法的核心部分: ```python def soft_nms(dets, sigma=0.5, Nt=0.3, threshold=0.001, method=0): """ :param dets: ndarrays of shape (N, 5), where each row contains [x1, y1, x2, y2, score] :param sigma: float number representing gaussian decay factor when using 'gaussian' mode. Default value is set as recommended by original paper authors. :param Nt: non-maximum suppression overlap threshold; default at moderate level suggested therein too. :param threshold: minimum detection confidence below which detections get discarded completely after processing all others first. :param method: integer flag determining type of re-scoring rule applied during iteration steps: 0 -> linear rescaling within range defined via `Nt`; otherwise ('exponential') employs exponential damping governed solely through parameterized standard deviation term (`sigma`). Returns filtered bounding boxes along with their updated scores post-suppression procedure execution accordingly. """ # Implementation details omitted here... ``` 尽管上述内容并未直接提及任何特定图表资源链接[^1][^2], 它们共同构成了理解此类技术背景所需的基础理论支撑体系.
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