...

　　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 ...

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 ...

...

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 ...

非極大值抑制(Non-Maximum Suppression NMS) NMS就是去除冗余的檢測框,保留最好的一個。 產生proposal后使用分類網絡給出每個框的每類置信度,使用回歸網絡修正位置,最終應用NMS. 對於Bounding Box的列表B及其對應的置信度S ...

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、Soft-NMS　　 　　先回顧下傳統NMS，如下算法流程圖：假如檢測馬，首先檢測到置信度最大的紅色框，然后遍歷紅色框附近的框並計算IOU，IOU大的框都刪掉。 因為IOU大，表示高度重疊，所以刪除。至於SOFT-NMS，由於NMS過於絕對，例如下圖，綠框和紅框重疊大多，綠框很可能被刪 ...