非極大值抑制（NMS）的幾種實現
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 ...
原文：IoU與非極大值抑制（NMS）的理解與實現
. 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，是預測框和ground truth所包含的總區域。 重疊區域和並集區域的比值，就是IoU。 . 為什么使用IoU來評估目標檢測器 與分類任務不同，我們預測的bounding box的坐標需要去匹配ground tr ...
2019-12-12 11:13 0 359 推薦指數：
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pytorch實現yolov3(4) 非極大值抑制nms
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yolov3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 ...
NMS_非極大值抑制的作用
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 ...
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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 ...
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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. ...