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 ...
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b ,然后根据IoU阈值来去除b 候选框周围的候选框。然后选取置信度第二大的候选框b ,然后去除b 候选框周围的候选框。 ...
2020-07-27 18:11 0 492 推荐指数:
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 ...
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 ...
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/liekkas0626/p/5219244.html 借用博客里 ...
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. ...
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 ...
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](2<=i<=W-1)是否大于其左邻元素I ...
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。 ...
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 ...