本篇文章主要是對NMS模塊的python實現，因為最近在做有關目標檢測的東西，而NMS作為目標檢測深度模型之后對圖片方框的后處理，是非常重要的一個部分。參考原文(NMS的python實現) 　　具體的原理建議參考原文，我這里就是搬運一下代碼, 當然也有增加了一些自己對代碼的解釋 ...

softNMS ! ...

怎么理解nms? 非極大值抑制，簡單的說就是給出一大堆bbox和相應的得分，對於其中區域重合的box，如果兩個box重合部分大於設定的theshold,就拋棄小的那個，直到所有的box 都判定完了。 這段代碼來自retinaface mnet tensorrt實現中的一個實現，具體地址 ...

NMS代碼說明（來自Fast-RCNN） 個人覺得NMS包含很多框，其坐標為（x1,y1,x2,y2）,每個框對應了一個score，我們將按照score得分降序，並將第一個最高的score的框（我們叫做標准框）作為標准框與其它框對比，即計算出其它框與標准框的IOU值，然后設定閾值，與保留框 ...

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 ...

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 ...

本文轉載自：AI人工智能初學者論文：https://arxiv.org/abs/2012.00257 本文提出了一種優於NMS的非IoU替代方案，其在邊界框保留和抑制方面不依賴IoU或最大置信度得分。在YOLOv3、RetinaNet和Mask R-CNN等檢測器上實驗 ...

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 ...