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...
这样soft NMS可以避免阈值设置大小的问题。 其他相关NMS 为了避免阈值设置大小、目标太密集等问题,还有一些其他方法使用神经网络去实现NMS,但并不常用,这里只提一笔,感兴趣的读者请自行了解。如: ConvNMS:A Convnet for Non-maximum Suppression Pure NMS Network:Learning non-maximum suppression Yes-Net: An effect...
非极大值抑制,简称为NMS算法,英文为Non-Maximum Suppression。其思想是搜素局部最大值,抑制非极大值。NMS算法在不同应用中的具体实现不太一样,但思想是一样的。非极大值抑制,在计算机视觉任务中得到了广泛的应用,例如边缘检测、人脸检测、目标检测(DPM,YOLO,SSD,Faster R-CNN)等。 2. 为什么要用非极大值抑制 ...
1. 目的 使用NMS目的:提高召回率,但是召回率是“宁肯错杀一千,绝不放过一个”。因此在目标检测中,模型往往会提出远高于实际数量的区域提议(Region Proposal,SSD等one-stage的Anchor也可以看作一种区域提议)。 这就导致最后输出的边界框数量往往远大于实际数量,而这
非极大值抑制(Non-maximum Suppression,简称NMS)是一种常用的计算机视觉算法,用于在目标检测和边缘检测等任务中提取最优的边缘或特征点。在本文中,我将详细介绍NMS算法的原理和应用,并分为以下几个部分进行讲解。 1. NMS算法简介 -什么是非极大值抑制? - NMS算法的作用和目标 2. NMS算法原理 -非极大值抑制的定...
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。
1、NMS的原理 NMS(Non-Maximum Suppression)算法本质是搜索局部极大值,抑制非极大值元素。NMS就是需要根据score矩阵和region的坐标信息,从中找到置信度比较高的bounding box。NMS是大部分深度学习目标检测网络所需要的,大致算法流程为: 1.对所有预测框的置信度降序排序 ...
Non-Maximum Suppression,NMS非极大值抑制概述非极大值抑制(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 邻域 目标检测 python 3d 滑动窗口 Non-maximum suppressio...
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...