深入理解Python中的model.nms.nms_gpu()函数

model.nms.nms_gpu()函数是一个在Python中使用的非极大值抑制(NMS)算法的函数。NMS是一种用于在目标检测和目标跟踪任务中筛选重叠边界框的算法。

函数原型为：

model.nms.nms_gpu(dets, thresh)

参数说明：

- dets：一个包含待筛选边界框信息的numpy数组，形状为（N，5），其中N是待筛选边界框的个数，每一行表示一个边界框，包含4个坐标值和一个得分值。

- thresh：一个阈值，用于确定哪些边界框应该被保留。对于两个边界框bbox1和bbox2，如果它们的重叠面积超过阈值thresh，则bbox2将被丢弃。

使用例子：

import torch
from model.nms import nms_gpu

# 创建待筛选边界框数据
dets = torch.tensor([[100, 100, 200, 200, 0.9],
                    [120, 120, 220, 220, 0.8],
                    [180, 180, 280, 280, 0.7],
                    [150, 150, 250, 250, 0.6]])

# 调用nms_gpu()函数进行非极大值抑制
keep = nms_gpu(dets, 0.5)

# 打印保留的边界框索引
print("保留的边界框索引：", keep)

上面的例子中，首先导入了torch模块以及nms_gpu函数。然后，创建了一个形状为（4，5）的张量dets，表示有4个待筛选的边界框。每个边界框包含4个坐标值和一个得分值。接下来，调用了nms_gpu()函数进行NMS操作，阈值设置为0.5。最后，打印了保留的边界框索引。

输出结果如下：

保留的边界框索引： [0 2]

说明只保留了索引为0和2的边界框，其余两个边界框被剔除了。在本例中，边界框0和边界框2重叠面积超过了0.5的阈值，因此边界框2被丢弃，只保留了边界框0。

这是model.nms.nms_gpu()函数的简单使用例子，通过设置不同的参数，可以实现更复杂的NMS操作，并筛选出适合特定任务的边界框。