因為之前對比了RoI pooling的幾種實現,發現python、pytorch的自帶工具函數速度確實很慢,所以這里再對Faster-RCNN中另一個速度瓶頸NMS做一個簡單對比試驗。 這里做了四組對比試驗,來簡單驗證不同方法對NMS速度的影響。 方法1:純python語言實現:簡介方便 ...
在上一篇里我們實現了forward函數.得到了prediction.此時預測出了特別多的box以及各種class probability,現在我們要從中過濾出我們最終的預測box. 理解了yolov 的輸出的格式及每一個位置的含義,並不難理解源碼.我在閱讀源碼的過程中主要的困難在於對pytorch不熟悉,所以在這篇文章里,關於其中涉及的一些pytorch中的函數的用法我都已經用加粗標示了並且給出了 ...
2019-07-08 15:35 0 1625 推薦指數:
因為之前對比了RoI pooling的幾種實現,發現python、pytorch的自帶工具函數速度確實很慢,所以這里再對Faster-RCNN中另一個速度瓶頸NMS做一個簡單對比試驗。 這里做了四組對比試驗,來簡單驗證不同方法對NMS速度的影響。 方法1:純python語言實現:簡介方便 ...
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 ...
1. IoU(區域交並比) 計算IoU的公式如下圖,可以看到IoU是一個比值,即交並比。 在分子中,我們計算預測框和ground-truth之間的重疊區域; 分母是並集區域,或者更簡單地說,是預 ...
參考鏈接 :NMS(非極大值抑制) NMS: non maximum suppression 翻譯為“非極大值抑制”,為什么不翻譯成最大值抑制呢?maximum可以翻譯為“最大值”,也可以翻譯成“極大值”,所以翻譯成極大值或者最大值一定要看這個值的含義。 極大值和最大值的區別就是,極大值 ...
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 ...
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 ...
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 ...
前言 上一篇:從零開始Pytorch-YOLOv3【筆記】(三)實現網絡的前向傳播 上一篇我們實現了根據預訓練權重通過前向網絡傳播輸出了一個torch.Size([1, 10647, 85])的張量,其中 B=1 是指一批(batch)中圖像的數量,10647 是每個圖像中所預測的邊界框的數量 ...