yolov5和yolov5-face nms比较
yolov5中,
prediction.shape[2] -5 # number of classes,代表分类数,5后面是多分类,coco是80个分类。
shape[2]是85
def non_max_suppression(prediction, conf_thres=0.25, iou_thres=0.45, classes=None, agnostic=False, labels=()):"""Performs Non-Maximum Suppression (NMS) on inference resultsReturns:detections with shape: nx6 (x1, y1, x2, y2, conf, cls)"""nc = prediction.shape[2] -5 # number of classes
yolov5-face中,
prediction.shape[2]中5后面10个是5个关键点坐标,分类数
shape[2]是16
nc = prediction.shape[2] - 15 # number of classes
def non_max_suppression_face(prediction, conf_thres=0.25, iou_thres=0.45, classes=None, agnostic=False, labels=()):"""Performs Non-Maximum Suppression (NMS) on inference resultsRetu
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