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 ...
原文：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 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，我們想要是置信度最高的 . 的檢測結果，以及位置信息。 那么，我們就可以采用NMS的方式，來得到我們想要的最后的結 ...
2019-04-25 14:15 2 689 推薦指數：
相關推薦
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 ...
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. ...
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 ...
目標檢測后處理之NMS（非極大值抑制算法）
目錄 一、什么是NMS 二、NMS及其優化版本 1、soft NMS 2、GIoU NMS 3、DIoU NMS 4、CIoU NMS 正文 一、什么是NMS 1、定義： 非極大值抑制算法NMS廣泛應用於目標檢測算法，其目的是為了消除多余的候選框，找到最佳的物體檢測 ...
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b1候選框周圍的候選框。然后選取置信度第二大的候選框b2，然后去除b2候選框周圍的候選框。 ...
非極大值抑制（NMS）
一. 引入NMS 在R-CNN中對於2000多個region proposals得到特征向量（4096維）后，輸入到SVM中進行打分（score）。除了背景以外VOC數據集共有20類。那么2000*4096維特征矩陣與20個SVM組成的權重矩陣4096*20相乘得到結果為2000 ...