pytorch 批量 iou

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风吹稻花香 发表于 2021/06/05 01:01:23 2021/06/05
【摘要】 批量max   a = torch.Tensor([[random.randint(0, 20), random.randint(0, 20), random.randint(0, 20)]])b1_x1=torch.Tensor([[random.randint(0, 20),random.randint(0, 20), random.randint(0, 2...

批量max

 


  
  1. a = torch.Tensor([[random.randint(0, 20), random.randint(0, 20), random.randint(0, 20)]])
  2. b1_x1=torch.Tensor([[random.randint(0, 20),random.randint(0, 20), random.randint(0, 20)]])
  3. inter_rect_x1 = torch.max(b1_x1, a)
  4. print(a)
  5. print(b1_x1)
  6. print(inter_rect_x1)

 

批量iou


  
  1. #!/usr/bin/env python
  2. # -*- coding: utf-8 -*-
  3. import datetime
  4. import torch
  5. from numba import jit
  6. import numpy as np
  7. import random
  8. #面积计算法,前提,坐标都需要转成int类型
  9. def bbox_iou2(box1, box2, x1y1x2y2=True):
  10. a= np.zeros((6,6),dtype=np.int)
  11. a[box1[:,1][0]:box1[:,3][0]+1,box1[:,0][0]:box1[:,2][0]+1]=1
  12. a[box2[:,1][0]:box2[:,3][0]+1, box2[:,0][0]:box2[:,2][0]+1] += 1
  13. m = np.sum(a[np.where(a ==1)])
  14. inner = np.sum(a[np.where(a == 2)])//2
  15. return inner/(inner+m)
  16. def bbox_iou(box

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/80817696

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