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。那么2000*4096维特征矩阵与20个SVM组成的权重矩阵4096*20相乘得到结果为2000 ...
参考链接 :NMS 非极大值抑制 NMS: non maximum suppression 翻译为 非极大值抑制 ,为什么不翻译成最大值抑制呢 maximum可以翻译为 最大值 ,也可以翻译成 极大值 ,所以翻译成极大值或者最大值一定要看这个值的含义。 极大值和最大值的区别就是,极大值是局部最大值。 NMS的作用:去掉detection任务重复的候选框,只留下预测概率值最大的候选框最为最终预测的结 ...
2021-03-02 10:01 0 329 推荐指数:
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。那么2000*4096维特征矩阵与20个SVM组成的权重矩阵4096*20相乘得到结果为2000 ...
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 ...
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 ...
在上一篇里我们实现了forward函数.得到了prediction.此时预测出了特别多的box以及各种class probability,现在我们要从中过滤出我们最终的预测box. 理解了yolov3 ...
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 ...
目录 一、什么是NMS 二、NMS及其优化版本 1、soft NMS 2、GIoU NMS 3、DIoU NMS 4、CIoU NMS 正文 一、什么是NMS 1、定义: 非极大值抑制算法NMS广泛应用于目标检测算法,其目的是为了消除多余的候选框,找到最佳的物体 ...
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 ...
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. ...