本篇文章主要是对NMS模块的python实现，因为最近在做有关目标检测的东西，而NMS作为目标检测深度模型之后对图片方框的后处理，是非常重要的一个部分。参考原文(NMS的python实现) 　　具体的原理建议参考原文，我这里就是搬运一下代码, 当然也有增加了一些自己对代码的解释 ...

softNMS ! ...

怎么理解nms? 非极大值抑制，简单的说就是给出一大堆bbox和相应的得分，对于其中区域重合的box，如果两个box重合部分大于设定的theshold,就抛弃小的那个，直到所有的box 都判定完了。 这段代码来自retinaface mnet tensorrt实现中的一个实现，具体地址 ...

NMS代码说明（来自Fast-RCNN） 个人觉得NMS包含很多框，其坐标为（x1,y1,x2,y2）,每个框对应了一个score，我们将按照score得分降序，并将第一个最高的score的框（我们叫做标准框）作为标准框与其它框对比，即计算出其它框与标准框的IOU值，然后设定阈值，与保留框 ...

因为之前对比了RoI pooling的几种实现，发现python、pytorch的自带工具函数速度确实很慢，所以这里再对Faster-RCNN中另一个速度瓶颈NMS做一个简单对比试验。 这里做了四组对比试验，来简单验证不同方法对NMS速度的影响。 方法1：纯python语言实现：简介方便 ...

转自https://zhuanlan.zhihu.com/p/42018282 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 ...

本文转载自：AI人工智能初学者论文：https://arxiv.org/abs/2012.00257 本文提出了一种优于NMS的非IoU替代方案，其在边界框保留和抑制方面不依赖IoU或最大置信度得分。在YOLOv3、RetinaNet和Mask R-CNN等检测器上实验 ...

1. IoU(区域交并比) 计算IoU的公式如下图，可以看到IoU是一个比值，即交并比。 在分子中，我们计算预测框和ground-truth之间的重叠区域； 分母是并集区域，或者更简单地说，是预 ...