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yolov5
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1f1917ef
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1f1917ef
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6月 21, 2020
作者:
Glenn Jocher
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差异文件
remove fast, add merge
上级
24dd150f
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3 个修改的文件
包含
6 行增加
和
11 行删除
+6
-11
test.py
test.py
+4
-3
train.py
train.py
+1
-2
utils.py
utils/utils.py
+1
-6
没有找到文件。
test.py
浏览文件 @
1f1917ef
...
...
@@ -19,7 +19,7 @@ def test(data,
verbose
=
False
,
model
=
None
,
dataloader
=
None
,
fast
=
False
):
merge
=
False
):
# Initialize/load model and set device
if
model
is
None
:
training
=
False
...
...
@@ -65,7 +65,7 @@ def test(data,
img
=
torch
.
zeros
((
1
,
3
,
imgsz
,
imgsz
),
device
=
device
)
# init img
_
=
model
(
img
.
half
()
if
half
else
img
)
if
device
.
type
!=
'cpu'
else
None
# run once
fast
|=
conf_thres
>
0.001
# enable fast mode
merge
=
opt
.
merge
# use Merge NMS
path
=
data
[
'test'
]
if
opt
.
task
==
'test'
else
data
[
'val'
]
# path to val/test images
dataset
=
LoadImagesAndLabels
(
path
,
imgsz
,
...
...
@@ -109,7 +109,7 @@ def test(data,
# Run NMS
t
=
torch_utils
.
time_synchronized
()
output
=
non_max_suppression
(
inf_out
,
conf_thres
=
conf_thres
,
iou_thres
=
iou_thres
,
fast
=
fast
)
output
=
non_max_suppression
(
inf_out
,
conf_thres
=
conf_thres
,
iou_thres
=
iou_thres
,
merge
=
merge
)
t1
+=
torch_utils
.
time_synchronized
()
-
t
# Statistics per image
...
...
@@ -254,6 +254,7 @@ if __name__ == '__main__':
parser
.
add_argument
(
'--device'
,
default
=
''
,
help
=
'cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu'
)
parser
.
add_argument
(
'--single-cls'
,
action
=
'store_true'
,
help
=
'treat as single-class dataset'
)
parser
.
add_argument
(
'--augment'
,
action
=
'store_true'
,
help
=
'augmented inference'
)
parser
.
add_argument
(
'--merge'
,
action
=
'store_true'
,
help
=
'use Merge NMS'
)
parser
.
add_argument
(
'--verbose'
,
action
=
'store_true'
,
help
=
'report mAP by class'
)
opt
=
parser
.
parse_args
()
opt
.
img_size
=
check_img_size
(
opt
.
img_size
)
...
...
train.py
浏览文件 @
1f1917ef
...
...
@@ -305,8 +305,7 @@ def train(hyp):
save_json
=
final_epoch
and
opt
.
data
.
endswith
(
os
.
sep
+
'coco.yaml'
),
model
=
ema
.
ema
,
single_cls
=
opt
.
single_cls
,
dataloader
=
testloader
,
fast
=
epoch
<
epochs
/
2
)
dataloader
=
testloader
)
# Write
with
open
(
results_file
,
'a'
)
as
f
:
...
...
utils/utils.py
浏览文件 @
1f1917ef
...
...
@@ -527,7 +527,7 @@ def build_targets(p, targets, model):
return
tcls
,
tbox
,
indices
,
anch
def
non_max_suppression
(
prediction
,
conf_thres
=
0.1
,
iou_thres
=
0.6
,
fast
=
False
,
classes
=
None
,
agnostic
=
False
):
def
non_max_suppression
(
prediction
,
conf_thres
=
0.1
,
iou_thres
=
0.6
,
merge
=
False
,
classes
=
None
,
agnostic
=
False
):
"""Performs Non-Maximum Suppression (NMS) on inference results
Returns:
...
...
@@ -544,12 +544,7 @@ def non_max_suppression(prediction, conf_thres=0.1, iou_thres=0.6, fast=False, c
max_det
=
300
# maximum number of detections per image
time_limit
=
10.0
# seconds to quit after
redundant
=
True
# require redundant detections
fast
|=
conf_thres
>
0.001
# fast mode
multi_label
=
nc
>
1
# multiple labels per box (adds 0.5ms/img)
if
fast
:
merge
=
False
else
:
merge
=
True
# merge for best mAP (adds 0.5ms/img)
t
=
time
.
time
()
output
=
[
None
]
*
prediction
.
shape
[
0
]
...
...
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