YOLOv7-u7分割代码predict.py修改

Question

有没有懂yolov7-u7的seg里面predict.py的兄弟，我想改这里的代码，但是不太懂，请求支援，给米。
我想把A对象分割的区域作为同一张图片里B类的检测区域，我该怎么改代码？
+扣1465380515

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

在YOLOv7-u7的predict.py文件中进行目标分割并关联不同类别（比如将A类分割区域作为B类的检测区域）可能需要对模型的输出进行一些后处理。YOLOv7是一个基于单阶段检测器的模型，它通常会返回每个网格中的预测框、类别概率和边界框。为了实现你的需求，你需要对这些信息进行一定的处理。

首先，确保你已经理解了YOLOv7的输出结构。在predict()函数中，你需要找到每个网格中A类的预测，并将其区域保存下来。然后，对于B类，你需要找到一个合适的方法来重用A类区域的边界框，可能需要调整边界框的位置和大小以适应B类。

以下是一个简化版的示例，展示了如何在预测后处理阶段合并A类和B类的检测。这里假设outputs是YOLOv7的输出，包含pred_boxes, pred_scores, 和 pred_labels。

import numpy as np

def merge_classes(outputs, a_class_id, b_class_id, a_to_b_transform):
    # 假设a_class_id在pred_labels中是0，b_class_id是1
    a_indices = outputs['pred_labels'] == a_class_id
    a_boxes = outputs['pred_boxes'][a_indices]
    
    # 保存A类区域的边界框
    a_regions = a_boxes[:, [0, 2, 1, 3]]  # (x_min, x_max, y_min, y_max)
    
    # 将A类区域转换为B类的边界框
    b_boxes = a_to_b_transform(a_regions)
    
    # 更新B类的预测框
    outputs['pred_boxes'][a_indices, :] = b_boxes
    
    # 更新B类的预测标签
    outputs['pred_labels'][a_indices] = b_class_id
    
    return outputs

# 假设a_to_b_transform是一个函数，用于调整A类区域到B类的坐标变换
# 这个函数可以根据实际需求设计，例如保持宽高比不变，只调整位置
def a_to_b_transform(a_boxes):
    # 你的具体变换代码在这里...
    # 示例：假设我们只是将x坐标增加100像素
    b_boxes = a_boxes.copy()
    b_boxes[:, 0] += 100
    return b_boxes

# 使用示例
outputs = ...  # YOLOv7的预测结果
merged_outputs = merge_classes(outputs, a_class_id=0, b_class_id=1, a_to_b_transform=a_to_b_transform)

# 现在merged_outputs包含了A类区域作为B类的检测

请注意，这只是一个基本的示例，实际应用中可能需要根据YOLOv7的具体输出格式和你的需求进行调整。可能还需要考虑如何处理多尺度预测、非极大抑制（NMS）等问题。如果你需要更复杂的操作，例如使用深度学习库（如TensorFlow或PyTorch）进行处理，那么可能需要编写更多的代码来实现。