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。 1. 为何要用NMS Why NMS? 首先,...
NMS 算法在目标检测,目标定位领域有较广泛的应用。 算法原理 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。 算法的作用 当算法对一个目标产生了多个候选框的时候,选择score最高的框,并抑制其他对于改目标的候选框。 适用场景 一幅图中有多个目标(如果只有一个目标,那...
IOU = 两个bounding box的围成的区域的交集 / 两个bounding box围成区域的并集。 1function pick =nms(boxes, overlap)2% top =nms(boxes, overlap)3% Non-maximum suppression. (FAST VERSION)4% Greedilyselecthigh-scoring detections and skip detections5%that are significantly covered by a previously selec...
Non-Maximum Suppression for Object Detection in Python RCNN 和微软提出的 SPP_net 等著名的目标检测模型,在算法具体的实施过程中,一般都会用到 non-maximum suppress(非最大值抑制,抑制即忽略, 也即忽略那些值(IoU)高于提供的阈值的) 的机制。 引入non-maximum suppression 的目的在于:根据事先提供的 score ...
SOFT-NMS (二) (non maximum suppression,非极大值抑制) 2019-09-30 16:32 −import numpy as npboxes = np.array([[200, 200, 400, 400], [220, 220, 420, 420], [200, 240, 400, 440], [240, 200, 440, 400], [1, 1, 2, 2]], dtype=np.flo... ...
Non-maximum suppression(非极大值抑制算法) 在RCNN系列目标检测中,有一个重要的算法,用于消除一些冗余的bounding box,这就是non-maximum suppression算法。 借用博客里的两张图,如有问题,请联系我删除。 在目标检测中,这些bounding box都表示检测到了人脸,并且会给每一个bounding box一个score,最终我们需要只保留...
RCNN 和微软提出的 SPP_net 等著名的目标检测模型,在算法具体的实施过程中,一般都会用到 non-maximum suppress(非最大值抑制,抑制即忽略, 也即忽略那些值(IoU)高于提供的阈值的) 的机制。 引入non-maximum suppression 的目的在于:根据事先提供的 score 向量,以及 regions(由不同的 bounding boxes,矩形窗口左上...