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Pour les cibles longues avec un rapport hauteur/largeur relativement grand, tel que 1 000 pixels de longueur, 10 pixels de largeur, etc., il y aura un problème d'étiquettes manquantes dans certaines images des images améliorées des données de base pendant l'entraînement. Les cibles marquées d'origine ne le seront pas. dans les images améliorées, les étiquettes entraîneront le problème d’un faible taux de rappel.

Dans le code de formation, la fonction box_candidates du fichier augmentations.py est utilisée dans random_perspective pour filtrer les étiquettes d'image après transformation de perspective, supprimer les cases trop petites (la zone est plus petite que la zone_thr avant le recadrage) et conserver la longueur et la largeur des cases. Elle doit être supérieure à wh_thr pixels et la plage de rapport d'aspect est comprise entre (1/ar_thr, ar_thr).

def box_candidates(box1, box2, wh_thr=2, ar_thr=20, area_thr=0.1, eps=1e-16):
    """box_candidates() is used to filter the labels and reject poor label candidates:
    用在random_perspective中 对透视变换后的图片label进行筛选
    去除被裁剪过小的框(面积小于裁剪前的area_thr) 还有长和宽必须大于wh_thr个像素，且长宽比范围在(1/ar_thr, ar_thr)之间的限制
    Compute candidate boxes: box1 before augment, box2 after augment, wh_thr (pixels), aspect_ratio_thr, area_ratio
    :params box1: [4, n]
    :params box2: [4, n]
    :params wh_thr: 筛选条件 宽高阈值
    :params ar_thr: 筛选条件 宽高比、高宽比最大值阈值
    :params area_thr: 筛选条件 面积阈值
    :params eps: 1e-16 接近0的数 防止分母为0
    :return i: 筛选结果 [n] 全是True或False   使用比如: box1[i]即可得到i中所有等于True的矩形框 False的矩形框全部删除
    """
    w1, h1 = box1[2] - box1[0], box1[3] - box1[1]  # 求出所有box1矩形框的宽和高  [n] [n]
    w2, h2 = box2[2] - box2[0], box2[3] - box2[1]  # 求出所有box2矩形框的宽和高  [n] [n]
    ar = np.maximum(w2 / (h2   eps), h2 / (w2   eps))  # 求出所有box2矩形框的宽高比和高宽比的较大者  [n, 1]
    # 筛选条件: 增强后w、h要大于2   增强后图像与增强前图像面积比值大于area_thr   宽高比大于ar_thr
    return (
        (w2 
                                   

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