iou iof matrix_iof

matrix_iof 的意思是裁剪后的roi除以boxes,有全覆盖的则留下。

roi是裁剪后的，boxes是原来的框。

  

   

    

     

    
    

     

       rect1 = [1, 1, 3, 5]
     
    
   

    

     

    
    

     
 # (top, left, bottom, right)
     
    
   

    

     

    
    

     

       rect2 = [1, 1, 3, 3]
     
    
   

    

     

    
    

     

       boxes = np.array([rect1])
     
    
   

    

     

    
    

     

       roi = np.array([rect2])
     
    
   

    

     

    
    

     
 #
     
    
   

    

     

    
    

     

       value = matrix_iof(boxes,roi)
     
    
   

    

     

    
    

     

       print(value)
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

       flag = (value >= 1)
     
    
   

    

     

    
    

     
 if not flag.any():
     
    
   

    

     

    
    

     

       print("no good")
     
    
  
 

增强的原理是，裁剪大图，变成小图，如果还有目标，则ok。

scale = random.uniform(0.6, 1.0)

是裁剪后的图还是比较大，这样就不会放大，增强小目标检测，对大目标检测没帮助。

  

   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      import numpy as np
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      #相交面积除以a面积
     
    
   

    

     

    
    

     

      def matrix_iof(a, b):
     
    
   

    

     

    
    

     
 """
     
    
   

    

     

    
    

     

       return 相交面积除以a面积
     
    
   

    

     

    
    

     

       """
     
    
   

    

     

    
    

     

       lt = np.maximum(a[:, :2], b[:, :2]) #x1 y1 最大值
     
    
   

    

     

    
    

     

       rb = np.minimum(a[:, 2:], b[:, 2:])# x2 y2 最小值
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

       area_i = np.prod(rb - lt, axis=1) * (lt < rb).all(axis=
     
    
  
 

文章来源: blog.csdn.net，作者：网奇，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：blog.csdn.net/jacke121/article/details/102818302