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　　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 ...

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 ...

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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 ...

非极大值抑制(Non-Maximum Suppression NMS) NMS就是去除冗余的检测框,保留最好的一个。 产生proposal后使用分类网络给出每个框的每类置信度,使用回归网络修正位置,最终应用NMS. 对于Bounding Box的列表B及其对应的置信度S ...

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 ...

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 ...