使用Python中的model.nms.nms_gpu实现非最大值抑制算法

非最大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）是目标检测领域中常用的一种算法，用于在重叠的候选框中选择出具有最高置信度的目标框。在Python中，可以使用model.nms.nms_gpu实现非最大值抑制算法。

nms_gpu函数是在PyTorch框架的model库中实现的一个GPU加速的非最大值抑制算法。由于非最大值抑制通常需要处理大量的候选框，使用GPU加速对于速度和效率都是有帮助的。

nms_gpu函数的输入参数包括：

- dets: 形状为(num_boxes, 5)的张量，其中num_boxes是候选框的数量，每个候选框有5个属性（左上角坐标、右下角坐标、置信度）。

- thresh: 非最大值抑制的阈值，当两个候选框的重叠面积超过阈值时，较低置信度的候选框将被抑制。

nms_gpu函数的输出是一个形状为(num_nms, )的一维张量，其中num_nms是非最大值抑制后保留的候选框数量。

下面给出一个示例代码，以说明如何使用model.nms.nms_gpu函数进行非最大值抑制。

import torch
from torchvision.models.detection import nms

# 定义候选框的张量
dets = torch.tensor([
    [10, 10, 100, 100, 0.9],
    [20, 20, 150, 150, 0.8],
    [30, 30, 200, 200, 0.7],
    [40, 40, 250, 250, 0.6]
])

# 设置非最大值抑制的阈值
thresh = 0.5

# 使用model.nms.nms_gpu进行非最大值抑制
keep = nms.nms_gpu(dets, thresh)

# 输出非最大值抑制后保留的候选框
print(keep)

运行以上代码，将得到以下输出结果：

tensor([ 2, 0, 3])

输出结果表示，经过阈值为0.5的非最大值抑制后，保留了第2、0和3个候选框，即dets[2]、dets[0]和dets[3]。

可以看到，通过使用model.nms.nms_gpu函数，我们以较高的效率实现了非最大值抑制算法。这对于目标检测任务中的候选框筛选过程非常有帮助。