NMS 和 Soft-NMS
轉自https://zhuanlan.zhihu.com/p/42018282 一 NMS NMS算法的大致思想：對於有重疊的候選框：若大於規定閾值（某一提前設定的置信度）則刪除，低於閾值的保留。對於無重疊的候選框：都保留。 如上圖F與BD重合度較大，可以去除BD ...
原文：soft-nms
https: blog.csdn.net shuzfan article details github：https: github.com bharatsingh soft nms，代碼在 lib nms 下 解決的問題：就是兩個框iou有一定重疊且兩個框的得分都很高 同時兩個框確實包含了我們想要的檢測結果 ，這樣有一個框會被nms過濾掉 解決的方法：之前的nms是直接把低分框過濾掉 或者按照論文 ...
2018-07-03 11:13 0 1662 推薦指數：
相關推薦
NMS和soft-nms算法
非極大值抑制算法(nms) 1. 算法原理 非極大值抑制算法（Non-maximum suppression, NMS）的本質是搜索局部極大值，抑制非極大值元素。 2. 3鄰域情況下NMS的實現 3鄰域情況下的NMS即判斷一維數組I[W]的元素I[i ...
NMS詳解
https://blog.csdn.net/m0_37605642/article/details/98358864 參考博客 物體檢測中常用的幾個概念遷移學習、IOU、NMS理解 目標定位和檢測系列（3）：交並比（IOU）和非極大值抑制（NMS）的python實現 一、NMS ...
NMS及其變體
nms:1.首先將pred_data中置信度小於x的過濾掉，2.根據conf從大到小重新排序並記為P。3.將P[0]保存到另一個列表R中並計算其與P[1:]的IOU(可選項：是否在不同類間計算IOU)，過濾掉其中IOU大於y的P[1:]。4.重復步驟3直到P為空 batch-nms:它並非是真正 ...
目標檢測 — NMS
1、非極大值抑制步驟 非極大值抑制算法（Non-maximum suppression，NMS）在目標檢測中經常用到。我們的檢測算法可能對同一目標產生多次檢測的結果，非極大值抑制算法可以保證每個目標只檢測一次,找到檢測效果最好的框。 （1）去除所有預測框置信度於某個閾值的框，這里的閾值選取 ...
NMS python實現
...
object detection[NMS]
非極大抑制，是在對象檢測中用的較為頻繁的方法，當在一個對象區域，框出了很多框，那么如下圖： 上圖來自這里 目的就是為了在這些框中找到最適合的那個框.有以下幾種方式： 1 nms 2 soft-nms 3 softer-nms 1. nms 主要 ...
soft nofile
原創文章，轉載請注明出處：http://jameswxx.iteye.com/blog/2096461 寫這個文章是為了以正視聽，網上的文章人雲亦雲到簡直令人發指。到底最大文件數被什么限制了？ ...