К плану подготовки

Жадное сопоставление детекций по IoU

СредняяML-задачи
Лучше работает на десктопе
Детекция объектовIoUЖадное сопоставлениеМетрики
План подготовки

Реализуйте детерминированную сводку сопоставления предсказаний object detection один к одному.

Дана IoU-матрица: строки соответствуют ground-truth объектам, колонки — предсказанным bounding boxes. Пару можно сопоставить только если её IoU не меньше threshold. Используйте жадное сопоставление по убыванию IoU; при равенстве сначала выбирайте меньший индекс ground-truth, затем меньший индекс предсказания. Каждый ground-truth объект и каждое предсказание можно использовать не больше одного раза.

Верните:

[true_positives, false_positives, false_negatives, mean_matched_iou]

Если сопоставлений нет, mean_matched_iou должен быть 0.0.

Signature

def greedy_iou_matching_summary(iou_matrix: list[list[float]], threshold: float) -> list[float | int]:

Примеры

Пример 1

Вход:
iou_matrix = [[0.9,0.1],[0.4,0.8]]
threshold = 0.5
Выход:[2,0,0,0.8500000000000001]

Два корректных сопоставления

Пример 2

Вход:
iou_matrix = [[0.6],[0.6]]
threshold = 0.5
Выход:[1,0,1,0.6]

Одно предсказание не может сопоставиться с двумя ground-truth boxes

Пример 3

Вход:
iou_matrix = [[0.2,0.1],[0,0.4]]
threshold = 0.5
Выход:[0,2,2,0]

Ни один IoU не достигает порога

Код
Python · Ctrl/⌘ + Enter для запуска
Лимит
05:00
Консоль
Нажмите кнопку запуска или Ctrl+Enter
Жадное сопоставление детекций по IoU один к одному — ML-задачи задача — ML Mentor