使用Union-Find对边界框进行分区

时间:2019-02-05 15:25:15

标签: python object-detection object-detection-api union-find

我想对边界框数组(坐标为[ymin, xmin, ymax, xmax])进行分区,如本文[https://arxiv.org/pdf/1710.06677.pdf][1]中所述。我的门槛是将两个边界框组合在一起的联合上方的交集。

我了解了Union-Find数据结构,并通过一些简单的清单示例对其进行了测试。但是,这些列表只包含整数作为列表元素,而不是边界框,并且边界框分区实现不起作用。

我认为问题在于创建集合。因为有了简单的列表,我可以为列表索引分配一个整数。但是我无法使用边界框来执行此操作,因此这些示例不适用于我的情况。

有没有人可以帮助我实现边界框的Union-Find数据结构?

我得到帮助的来源:

https://medium.com/100-days-of-algorithms/day-41-union-find-d0027148376d

https://www.geeksforgeeks.org/union-find/

https://www.cs.cmu.edu/~avrim/451f13/lectures/lect0912.pdf

A set union find algorithm

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

我设法使其起作用。首先,我计算了所有边界框之间的IOU,并将> 0.9的边界框标记为图形的边缘。但是,此实现会因边界框数量过多而发生RecursionError: maximum recursion depth exceeded in comparison错误。

我将https://medium.com/100-days-of-algorithms/day-41-union-find-d0027148376d 的实现用于我的代码

def find(data, i):
   if i != data[i]:
       data[i] = find(data, data[i])
   return data[i]

def union(data, i, j):
   pi, pj = find(data, i), find(data, j)
   if pi != pj:
       data[pi] = pj

connections = []
for i in range(len(boxes)):
   for j in range(i + 1, len(boxes)):
       iou = compute_iou(boxes[i], boxes[j])

       if iou >= 0.9:
          connections.append((i,j))

# data is a representation of the bounding to make it
# possible to create Union-Find sets   
data = [bb for bb in range(len(boxes))] 


for i, j in connections:
    union(data, i, j)