非極大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）
概述 非極大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS），顧名思義就是抑制不是極大值的元素，可以理解為局部最大搜索。這個局部代表的是一個鄰域，鄰域有兩個參數可變，一是鄰域的維數，二是鄰域的大小。這里不討論通用的NMS算法(參考論文《Efficient ...
原文：非極大抑制（Non-Maximum Suppression）
最近在看檢測方面的東西，Faster RCNN，其中涉及到Non Maximum Suppression，論文中沒具體展開，我就研究下了代碼，這里做一個簡單的總結，聽這個名字感覺是一個很高深的算法，其實很簡單。 Non Maximum Suppression就是根據score和box的坐標信息，從中找到置信度比較高的bounding box。首先，然后根據score進行排序，把score最大的bo ...
2017-08-28 03:08 0 2667 推薦指數：
相關推薦
Non-maximum suppression(非極大值抑制算法）
在RCNN系列目標檢測中，有一個重要的算法，用於消除一些冗余的bounding box，這就是non-maximum suppression算法。 這里有一篇博客寫的挺好的： http://www.cnblogs.com/liekkas0626/p/5219244.html 借用博客里 ...
非極大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）
非極大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS） 概述 非極大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS），顧名思義就是抑制不是極大值的元素，可以理解為局部最大搜索。這個局部代表的是一個鄰域，鄰域有兩個參數可變，一是鄰域的維數，二是鄰域的大小 ...
非極大值抑制（NMS，Non-Maximum Suppression）的原理與代碼詳解
1、NMS的原理 NMS（Non-Maximum Suppression）算法本質是搜索局部極大值，抑制非極大值元素。NMS就是需要根據score矩陣和region的坐標信息，從中找到置信度比較高的bounding box。NMS是大部分深度學習目標檢測網絡所需要的，大致算法流程為： 1. ...
目標檢測 非極大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）
非極大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS），顧名思義就是抑制不是極大值的元素，可以理解為局部最大搜索。也可以理解為只取置信度最高的一個識別結果。 舉例：  如圖所示，現在識別出了3個人臉，但該三個人臉其實都為同一個目標，只是位置不同，置信度也不一樣。 這時候 ...
非極大值抑制—Non-max suppression
選出置信度最高的候選框，如果當前最高分的候選框重疊面積IoU（交集/並集）大於一定閾值，就將其刪除。 當存在多個檢測目標時，先選取置信度最大的候選框b1，然后根據IoU閾值來去除b ...
嘯叫抑制（howling suppression）
作者：桂。 時間：2017-05-16 鏈接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6862683.html 前言 下午看到群里討論有人提到 ...
tf.image.non_max_suppression()
tf.image.non_max_suppression() 2018年08月17日 15:34:51 愛摳腳的coder 閱讀數：1753 貪婪算法：其實就是按scores由大到小排 ...