5.18.4.4. sail.algo_yolov5_post_cpu_opt_async
在处理器上，针对YOLOv5模型被加速的后处理接口，内部使用线程池的方式实现。
5.18.4.4.1. __init__
- 接口形式:
def __init__( self, shape: list[list[int]], network_w:int = 640, network_h:int = 640, max_queue_size: int=20, use_multiclass_nms: bool=True)
参数说明:
shape: list[list[int]]
输入参数。输入数据的shape。
network_w: int
输入参数。模型的输入宽度，默认为640。
network_h: int
输入参数。模型的输入宽度，默认为640。
max_queue_size: int
输入参数。缓存数据的最大长度。
use_multiclass_nms: bool
输入参数。是否使用多类NMS，默认为使用。
5.18.4.4.2. push_data
输入数据，支持任意batchsize的输入。
- 接口形式1:
def push_data(self, channel_idx: list[int], image_idx: list[int], input_data: list[TensorPTRWithName], dete_threshold: list[float], nms_threshold: list[float], ost_w: list[int], ost_h: list[int], padding_attrs: list[list[int]]) -> int
参数说明1:
channel_idx: list[int]
输入参数。输入图像序列的通道号。
image_idx: list[int]
输入参数。输入图像序列的编号。
input_data: list[TensorPTRWithName],
输入参数。输入数据，包含三个输出。
dete_threshold: list[float]
输入参数。检测阈值序列。
nms_threshold: list[float]
输入参数。nms阈值序列。
ost_w: list[int]
输入参数。原始图片序列的宽。
ost_h: list[int]
输入参数。 原始图片序列的高。
padding_attrs: list[list[int]]
输入参数。填充图像序列的属性列表，填充的起始点坐标x、起始点坐标y、尺度变换之后的宽度、尺度变换之后的高度。
返回值说明:
成功返回0，其他值表示失败。
- 接口形式2:
def push_data(self, channel_idx: list[int], image_idx: list[int], input_data: list[TensorPTRWithName], dete_threshold: list[list[float]], nms_threshold: list[float], ost_w: list[int], ost_h: list[int], padding_attrs: list[list[int]]) -> int
参数说明2:
channel_idx: list[int]
输入参数。输入图像序列的通道号。
image_idx: list[int]
输入参数。输入图像序列的编号。
input_data: list[TensorPTRWithName],
输入参数。输入数据，包含三个输出。
dete_threshold: list[list[float]]
输入参数。检测阈值序列。
nms_threshold: list[float]
输入参数。nms阈值序列。
ost_w: list[int]
输入参数。原始图片序列的宽。
ost_h: list[int]
输入参数。 原始图片序列的高。
padding_attrs: list[list[int]]
输入参数。填充图像序列的属性列表，填充的起始点坐标x、起始点坐标y、尺度变换之后的宽度、尺度变换之后的高度。
返回值说明:
成功返回0，其他值表示失败。
5.18.4.4.3. get_result_npy
获取最终的检测结果
- 接口形式:
def get_result_npy(self) -> tuple[tuple[int, int, int, int, int, float],int, int]
返回值说明: tuple[tuple[left, top, right, bottom, class_id, score],channel_idx, image_idx]
left: int
检测结果最左x坐标。
top: int
检测结果最上y坐标。
right: int
检测结果最右x坐标。
bottom: int
检测结果最下y坐标。
class_id: int
检测结果的类别编号。
score: float
检测结果的分数。
channel_idx: int
原始图像的通道号。
image_idx: int
原始图像的编号。
5.18.4.4.4. reset_anchors
更新anchor尺寸.
- 接口形式:
def reset_anchors(self, anchors_new: list[list[list[int]]]) -> int
参数说明:
anchors_new: list[list[list[int]]]
要更新的anchor尺寸列表.
返回值说明:
成功返回0，其他值表示失败。