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 ...
https: blog.csdn.net m article details 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 :交并比 IOU 和非极大值抑制 NMS 的python实现 一 NMS 非极大抑制 概念 NMS即non maximum suppression即非极大抑制,顾名思义就是抑制不是极大值的元素,搜索局部的极大值。在最近几年常见的物体检测算 ...
2021-03-03 17:44 0 955 推荐指数:
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 ...
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 ...
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、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. ...
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 ...