非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）
非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS） 概述 非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS），顾名思义就是抑制不是极大值的元素，可以理解为局部最大搜索。这个局部代表的是一个邻域，邻域有两个参数可变，一是邻域的维数，二是邻域的大小 ...
原文：Non-maximum suppression(非极大值抑制算法）
在RCNN系列目标检测中，有一个重要的算法，用于消除一些冗余的bounding box，这就是non maximum suppression算法。 这里有一篇博客写的挺好的： http: www.cnblogs.com liekkas p .html 借用博客里的两张图，如有问题，请联系我删除。 在目标检测中，这些bounding box都表示检测到了人脸，并且会给每一个bounding box一 ...
2018-05-09 15:20 1 3072 推荐指数：
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非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）
概述 非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS），顾名思义就是抑制不是极大值的元素，可以理解为局部最大搜索。这个局部代表的是一个邻域，邻域有两个参数可变，一是邻域的维数，二是邻域的大小。这里不讨论通用的NMS算法(参考论文《Efficient ...
非极大值抑制（NMS，Non-Maximum Suppression）的原理与代码详解
1、NMS的原理 NMS（Non-Maximum Suppression）算法本质是搜索局部极大值，抑制非极大值元素。NMS就是需要根据score矩阵和region的坐标信息，从中找到置信度比较高的bounding box。NMS是大部分深度学习目标检测网络所需要的，大致算法流程为： 1. ...
目标检测 非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）
非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS），顾名思义就是抑制不是极大值的元素，可以理解为局部最大搜索。也可以理解为只取置信度最高的一个识别结果。 举例：  如图所示，现在识别出了3个人脸，但该三个人脸其实都为同一个目标，只是位置不同，置信度也不一样。 这时候 ...
非极大抑制（Non-Maximum Suppression）
最近在看检测方面的东西，Faster RCNN，其中涉及到Non-Maximum Suppression，论文中没具体展开，我就研究下了代码，这里做一个简单的总结，听这个名字感觉是一个很高深的算法，其实很简单。 Non-Maximum Suppression就是根据score和box的坐标信息 ...
非极大值抑制—Non-max suppression
选出置信度最高的候选框，如果当前最高分的候选框重叠面积IoU（交集/并集）大于一定阈值，就将其删除。 当存在多个检测目标时，先选取置信度最大的候选框b1，然后根据IoU阈值来去除b ...
非极大值抑制算法
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非极大值抑制（NMS）
一. 引入NMS 在R-CNN中对于2000多个region proposals得到特征向量（4096维）后，输入到SVM中进行打分（score）。除了背景以外VOC数据集共有20类。 ...