一、概述非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,NMS),顾名思义就是抑制不是极大值的元素,可以理解为局部最大搜索。这个局部代表的是一个邻域,邻域有两个参数可变,一是邻域的维数,二是邻域的大小。这里不讨论通用的NMS算法(参考论文《Efficient Non-Maximum Suppression》对1维和2维数据的NMS实现),而是用于目标检测...
NMS(non maximum suppression)即非极大值抑制,广泛应用于传统的特征提取和深度学习的目标检测算法中。 NMS原理是通过筛选出局部极大值得到最优解。 在2维边缘提取中体现在提取边缘轮廓后将一些梯度方向变化率较小的点筛选掉,避免造成干扰。 在三维关键点检测中也起到重要作用,筛选掉特征中非局部极值。 在目标检测方面...
非极大值抑制算法(Non-maximum suppression, NMS)的本质是搜索局部极大值,抑制非极大值元素。 2. 3邻域情况下NMS的实现 3邻域情况下的NMS即判断一维数组I[W]的元素I[i](2<=i<=W-1)是否大于其左邻元素I[i-1]和右邻元素I[i+1],算法流程如下图所示: a. 算法流程3-5行判断当前元素是否大于其左邻与右...
NMS function(Non-Maximum Suppression, 抑制不是极大值的元素) psedocode: 1. choose the highest score element a_1 in set B, add a_1 to the keep set C 2. compute the IOU between the chosen element(such as a_1) and others elements in set B 3. only keep the nums at set B whose ...
非极大值抑制[1](Non-Maximum Suppression,NMS),顾名思义就是抑制不是极大值的元素,可以理解为局部最大搜索。 这个局部代表的是一个邻域,邻域的“维度”和“大小”都是可变的参数。 NMS在计算机视觉领域有着非常重要的应用,如视频目标跟踪、3D重建、目标识别以及纹理分析等。
非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,简称 NMS)是目标检测算法中的一个关键步骤,用于去除多余的边界框,从而提高检测的准确性。在 YOLOv3 中,NMS 起着至关重要的作用,下面是它的工作原理和对最终检测结果的影响: NMS 的工作原理: 1. 置信度排序:对于每个类别,NMS 首先根据每个边界框的置信度(即预测框中含有目...
NMS算法和Soft-NMS算法的效果对比,左边蓝色框为NMS算法的结果,右边红色为Soft-NMS算法的结果。 参考资料 [1] Soft-NMS – Improving Object Detection With One Line of Code. [2]https://towardsdatascience.com/non-maximum-suppression-nms-93ce178e177c ...
非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,NMS)算法是计算机视觉领域中一种广泛使用的图像处理技术,主要用于目标检测过程中的边界框筛选工作。该算法的核心目的是通过消除多余的边界框,从而保留最佳边界框,以达到准确识别目标的效果。减少计算复杂度、提高目标检测精度、优化检测速度是使用非极大值抑制算法的主要理由。在众多原...
Non-Maximum Suppression（NMS）非极大值抑制，也有个别地方称之为非最大值抑制。个人认为前者更为贴切，...
非极大值抑制算法(Non-maximum suppression, NMS)是有anchor系列目标检测的标配,如今大部分的One-Stage和Two-Stage算法在推断(Inference)阶段都使用了NMS作为网络的最后一层,例如YOLOv3、SSD、Faster-RCNN等。 当然NMS在目前最新的anchor-free目标检测算法中(CornerNet、CenterNet等)并不是必须的,对这种检测算法提升的精...