原文:目标检测 — NMS

非极大值抑制步骤 非极大值抑制算法 Non maximum suppression,NMS 在目标检测中经常用到。我们的检测算法可能对同一目标产生多次检测的结果,非极大值抑制算法可以保证每个目标只检测一次,找到检测效果最好的框。 去除所有预测框置信度于某个阈值的框,这里的阈值选取为 . 。 在剩下的 号框中选取置信度最大的,即图中 号框,比较除 号框以外所有框于 号框的交并比,若交并比大于某个阈 ...

2018-09-06 16:33 0 1567 推荐指数:

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目标检测后处理之NMS(非极大值抑制算法)

目录 一、什么是NMS 二、NMS及其优化版本 1、soft NMS 2、GIoU NMS 3、DIoU NMS 4、CIoU NMS 正文 一、什么是NMS 1、定义: 非极大值抑制算法NMS广泛应用于目标检测算法,其目的是为了消除多余的候选框,找到最佳的物体检测 ...

Thu Dec 19 19:06:00 CST 2019 0 2939
目标检测性能评价指标(mAP、IOU、NMS、FPS)

一、mAP   这里首先介绍几个常见的模型评价术语,现在假设我们的分类目标只有两类,计为正例(positive)和负例(negtive)分别是:   1)True positives(TP): 被正确地划分为正例的个数,即实际为正例且被分类器划分为正例的实例数(样本 ...

Thu Jan 13 21:02:00 CST 2022 0 1379
深度学习|目标检测评价指标&NMS

1.目标检测 目标检测(Object Detection)的任务是找出图像中所有感兴趣的目标,并确定它们的类别和位置。 目标检测的位置信息一般由两种格式(以图片左上角为原点(0,0)): 1、极坐标表示:(xmin, ymin, xmax, ymax) xmin,ymin:x,y坐标 ...

Thu May 27 04:15:00 CST 2021 0 1056
目标检测】基于传统算法的目标检测方法总结概述 Viola-Jones | HOG+SVM | DPM | NMS

目标检测“是当前计算机视觉和机器学习领域的研究热点。从Viola-Jones Detector、DPM等冷兵器时代的智慧到当今RCNN、YOLO等深度学习土壤孕育下的GPU暴力美学,整个目标检测的发展可谓是计算机视觉领域的一部浓缩史。整个目标检测的发展历程已经总结在了下图中:(非常感谢 ...

Mon Nov 11 23:26:00 CST 2019 0 574
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 ...

Thu Apr 25 22:15:00 CST 2019 2 689
什么是目标检测

图像分类、目标检测、分割是计算机视觉领域的三大任务。 目标检测的基本思路:同时解决定位(localization) + 识别(Recognition)。 多任务学习,带有两个输出分支。一个分支用于做图像分类,即全连接+softmax判断目标类别,和单纯图像分类区别 ...

Thu Jul 09 01:23:00 CST 2020 0 956
 
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