NMS和soft-nms算法
非极大值抑制算法(nms) 1. 算法原理 非极大值抑制算法（Non-maximum suppression, NMS）的本质是搜索局部极大值，抑制非极大值元素。 2. 3邻域情况下NMS的实现 3邻域情况下的NMS即判断一维数组I[W]的元素I[i ...
原文：NMS 和 Soft-NMS
转自https: zhuanlan.zhihu.com p 一 NMS NMS算法的大致思想：对于有重叠的候选框：若大于规定阈值 某一提前设定的置信度 则删除，低于阈值的保留。对于无重叠的候选框：都保留。 如上图F与BD重合度较大，可以去除BD。AE重合度较大，我们删除A,保留scores较大的E。C和其他重叠都小保留C。最终留下了C E F三个。 相关代码： 二 soft NMS 论文链接：ht ...
2019-06-13 10:55 0 729 推荐指数：
相关推荐
soft-nms
https://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/71036040 github：https://github.com/bharatsingh430/soft-nms，代码在/lib/nms/下 解决的问题：就是两个框iou有一定重叠且两个框的得分都很 ...
NMS详解
https://blog.csdn.net/m0_37605642/article/details/98358864 参考博客 物体检测中常用的几个概念迁移学习、IOU、NMS理解 目标定位和检测系列（3）：交并比（IOU）和非极大值抑制（NMS）的python实现 一、NMS ...
NMS及其变体
nms:1.首先将pred_data中置信度小于x的过滤掉，2.根据conf从大到小重新排序并记为P。3.将P[0]保存到另一个列表R中并计算其与P[1:]的IOU(可选项：是否在不同类间计算IOU)，过滤掉其中IOU大于y的P[1:]。4.重复步骤3直到P为空 batch-nms:它并非是真正 ...
目标检测 — NMS
1、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。 （1）去除所有预测框置信度于某个阈值的框，这里的阈值选取 ...
NMS python实现
...
object detection[NMS]
非极大抑制，是在对象检测中用的较为频繁的方法，当在一个对象区域，框出了很多框，那么如下图： 上图来自这里 目的就是为了在这些框中找到最适合的那个框.有以下几种方式： 1 nms 2 soft-nms 3 softer-nms 1. nms 主要 ...
mmdetection源码剖析(1)--NMS
mmdetection源码剖析(1)--NMS 熟悉目标检测的应该都清楚NMS是什么算法，但是如果我们要与C++和cuda结合直接写成Pytorch的操作你们清楚怎么写吗？最近在看mmdetection的源码，发现其实原来写C++和cuda的扩展也不难，下面给大家讲一下。 C ++的扩展是允许 ...