前言

在复现DPR论文过程中，遇到了计算IOU和NMS的问题。传统目标检测大多基于anchor，给出的预测也是矩形框，所以需要进行相应的修改，以套用到不规则四边形回归框上。

注1：编者水平有限，如有谬误，欢迎指正。若要转载，请注明出处，谢谢。
注2：实现参考了TextBoxes++部分源码和SSD pytorch部分源码，并非完全原创。
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计算IOU

import shapely
from shapely.geometry import Polygon,MultiPoint  #多边形def get_iou(a,b):''':param a: box a [x0,y0,x1,y1,x2,y2,x3,y3]:param b: box b [x0,y0,x1,y1,x2,y2,x3,y3]:return: iou of bbox a and bbox b'''a = a.reshape(4, 2)poly1 = Polygon(a).convex_hullb = b.reshape(4, 2)poly2 = Polygon(b).convex_hullif not poly1.intersects(poly2):  # 如果两四边形不相交iou = 0else:try:inter_area = poly1.intersection(poly2).area  # 相交面积union_area = poly1.area + poly2.area - inter_areaif union_area == 0:iou = 0else:iou = inter_area / union_areaexcept shapely.geos.TopologicalError:print('shapely.geos.TopologicalError occured, iou set to 0')iou = 0return iou

这里基本用的是TextBoxes++的实现源码，去掉了一些冗余。

计算NMS

def NMS_quadrangle(bboxes, overlap=0.5, top_k=200):'''An implement of quadrangle NMS:param bboxes: top k bboxes(sorted with confidence):param overlap: IOU threshold:return:bboxes after NMS'''# bboxes = bboxes[:-1].transpose(0,1)top_k = min(bboxes.size()[0], top_k)keep = torch.zeros(top_k)count = 0idx = torch.Tensor(range(top_k)[::-1]).int()if not bboxes.numel():return bboxeswhile idx.numel() > 0:a = idx[-1]keep[count] = acount += 1if not idx.numel():breakidx = idx[:-1]iou = torch.Tensor([get_iou(bboxes[a],bboxes[b]) for b in idx])idx = idx[iou.le(overlap)]bboxes =bboxes.index_select(dim=0,index=keep[:count].long())return torch.where(bboxes < 0,torch.full_like(bboxes,0),bboxes)

基于anchor的NMS比较好写成tensor操作，但是不规则四边形，暂时没有想到好的处理方式。这部分代码只在inference过程测试过，速度要求不高，如果需要并入训练过程可能需要考虑计算iou部分如何做成矩阵运算。

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