一、Soft-NMS 先回顾下传统NMS,如下算法流程图:假如检测马,首先检测到置信度最大的红色框,然后遍历红色框附近的框并计算IOU,IOU大的框都删掉。 因为IOU大,表示高度重叠,所以删除。至于SOFT-NMS,由于NMS过于绝对,例如下图,绿框和红框重叠大多,绿框很可能被删 ...
和原始的NMS不同,DIoU NMS不仅考虑了IoU的值,还考虑了两个Box中心点之间的距离,使用了新的公式决定一个Box是否被删除: 其中,RDIoU是两个Box中心点之间的距离,用下面的公式表示: 其中p . 是距离,b和bgt表示两个box,c是包含两个box的最小box的对角线长度,如下图所示: ...
2020-08-30 20:38 0 1923 推荐指数:
一、Soft-NMS 先回顾下传统NMS,如下算法流程图:假如检测马,首先检测到置信度最大的红色框,然后遍历红色框附近的框并计算IOU,IOU大的框都删掉。 因为IOU大,表示高度重叠,所以删除。至于SOFT-NMS,由于NMS过于绝对,例如下图,绿框和红框重叠大多,绿框很可能被删 ...
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 ...
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: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 ...
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 ...
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 ...
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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 ...