目标检测包含前处理和后处理。目标检测的前处理和后处理如下: 前处理: 目标检测的前处理技术主要包括图像预处理、特征提取、数据增强等。图像预处理包括图像缩放、归一化、旋转、剪裁等操作,这能够对原始图像进行一定的优化和处理,提高模型的鲁棒性和准确率。特征提取是从原始图像中提取目标特征的过程,常用的提取特征的方式有卷积神经网
目标检测是计算机视觉领域的重要任务之一,旨在识别并定位图像或视频中的目标对象。在完成初步的目标检测后,后处理步骤对于提升检测精度和效率具有至关重要的作用。 一、非极大值抑制(Non-MaximumSuppression,NMS) 在目标检测过程中,同一目标可能会被多次检测,产生多个重叠的边界框。非极大值抑制是一种用于去除重复检测...
NMS 介绍 非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,NMS),顾名思义就是抑制不是极大值的元素。在目标检测任务,例如行人检测中,滑动窗口经过特征提取和分类器识别后,每个窗口都会得到一个分数。但滑动窗口会导致很多窗口和其它窗口存在包含大部分交叉的情况。这个时候就需要用到NMS来选取那些邻域里分数最高,同时抑制那些...
一种是高斯加权的: 两种方法的思路都是:M为当前得分最高框,Bi是待处理框,和M的IOU越大,Bi的得分就下降的越厉害。 View Code 解释如下: 如上图,假如还检测出了3号框,而我们的最终目标是检测出1号和2号框,并且剔除3号框,原始的nms只会检测出一个1号框并剔除2号框和3号框,而softnms算法可以对1、2、3...
目标检测NMS理解 ; 2)soft-NMS:可以部分解决出现稠密目标的情况 3)softer-NMS:该后处理方法采用"bagging"的思想,通过后处理提高定位精度,可以和soft-NMS组合使用...)”迂回“,认为重叠较多的proposals可能包含有效目标,只是重叠区域越大可能性性越小。 3Softer-NMSsofter-NMS关注的是单个框的定位精度,而NMS和 ...
NMS 是一种后处理技术,用于删除目标检测器生成的重叠边界框。它的工作原理是选择置信度得分最高的边界框,然后删除与其显着重叠的任何其他边界框。重复此过程,直到考虑了所有边界框。NMS 是一种简单、快速且有效的方法,可减少目标检测中的误报数量。 另一方面,WBF 是一种用于组合多个边界框(或感兴趣区域)的技术,以...
在目标检测任务中,后处理部分也非常重要。例如在产生候选区域时为了避免重叠的框,可以使用 NMS 技术。但是 NMS 技术也存在一定的缺点,比如两个重叠的物体可能被 NMS 技术筛选为仅仅一个,这样就会造成物体漏检的情况,所以如何改进 NMS 技术也可以带来检测性能的提升。 光伏组件异常遮挡检测研究现状mp.weixin.qq....
preds= self.get_pred(photo).numpy() 3. 预测结果后处理 3.1 得到所有预测框的位置 defdecode_boxes(self, mbox_loc, mbox_priorbox, variances):#获得先验框的宽与高prior_width = mbox_priorbox[:, 2] -mbox_priorbox[:, 0] prior_height= mbox_priorbox[:, 3] - mbox_priorbox[:, 1]#获得先...
【目标检测的后处理:NMS vs WBF】http://t.cn/A60Xpamf #计算机视觉# 在许多地方都有重要的应用,例如自动驾驶汽车、监控系统和图像识别。计算机视觉的主要挑战之一是#目标检测# ,它涉及识别和定位图像和视频中...
目标检测 异常缺陷检测 目标检测后处理 介绍了非极大值抑制算法(NMS)的原理和实现细节。 目录 一、什么是NMS 二、NMS及其优化版本 1、soft NMS 2、GIoU NMS 3、DIoU NMS 4、CIoU NMS 正文 一、什么是NMS 1、定义: 非极大值抑制算法NMS广泛应用于目标检测算法,其目的是为了消除多余的候选框,找到最佳的物体...