目录 收起 代码 NMS前后对比 代码 #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <cmath> static const int R = 6; class FastKeyPointDec { public: /** * @brief 检测是否为关键点 * * @param Ip :输入想检测的关键点的亮度信息 * @param threshhold :亮度阈值 * @param IpVe...
FAST特征点检测的rtl设计 系统框图如下,可以分为Bresenham_16point_8bit模块,Get_Feature_point模块、Get_score模块和NMS模块。在FAST_top模块中对上述模块进行例化调用。 系统框图 Bresenham_16point_8bit模块 Bresenham_16point_8bit模块用于生成中心点和对应Bresenham邻域16点的灰度值补码。模块中设计了7个移位寄存器...
(2) 对于每个网格,我们都预测2个边框(包括每个边框是目标的置信度以及每个边框区域在多个类别上的概率) (3) 根据上一步可以预测出7*7*2个目标窗口,然后根据阈值去除可能性比较低的目标窗口,最后NMS去除冗余窗口即可(关于什么是非极大值抑制NMS,请参看本深度学习分类下第58题:https://www.julyedu.com/question/...
若存在明显的亮度差异,则这是一个角点。为了优化关键点的选择,该算法使用非极值抑制(NMS)来识别和保留最独特的关键点。执行亮度比较所需的操作远少于计算高斯差分和应用盒式滤波器的总和。NMS的第二步只需处理特征清单,而不是图像中的所有像素,这也减少了计算量。为实现尺度不变性,ORB构建了一个图像金字塔,并对每...
NMSFast特征提取查表优化OpenMP并行编程量化图像模板匹配是计算机视觉领域的一项重要任务,它在许多应用中都有广泛的应用.然而,传统的模板匹配算法在大规模图像和复杂场景下存在计算量大,效率低的问题.为了解决这些问题,本文提出融合快速非最大抑制(NMSFast)的金字塔模板匹配算法,提高准确度,并通过特征提取,查表优化,OpenMP...
前面和训练差不多,测试中对每个类型采用NMS算法,得到最终结果。 4. Smooth_L1损失函数(拓展) Smooth_L1为了从两个方面限制梯度: 当预测框与 ground truth 差别过大时,梯度值不至于过大; 当预测框与 ground truth 差别很小时,梯度值足够小。 考察如下几种损失函数,其中 x 为预测框与 groud truth 之间...
cv2.imshow('fast_keypoints1 nms',image1) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 关于FAST特征检测函数相关资料可以点击官方链接:https://docs.opencv.org/master/df/d74/classcv_1_1FastFeatureDetector.html#details 程序运行效果如下: 可以看到经过非极大值抑制之后,特征点从2092个降低到了1106个。如果你...
然后,使用非极大值抑制(NMS)等方法对候选框进行筛选,得到最终的检测结果。 总的来说,Fast R-CNN通过共享卷积特征、减少冗余计算和统一分类与位置精调,实现了高效的目标检测。在实际应用中,我们可以根据具体需求对Fast R-CNN进行调整和优化,以满足不同的场景和任务需求。希望本文能够帮助读者深入理解Fast R-CNN的...
另外比如上面的图中,p的左右,上下相邻的点实际上也满足FAST角点的条件,但是实际上这个地方我们只需要标记一个角点就可以了,这时候还需要使用非极大值抑制(NMS),选择出p附近(比如5x5的窗口内)所有被判定为角点的点中,响应值最大的点作为最终的结果。
nuScenes集的比较。“L”表示激光雷达,“C”表示摄像机,“D”表示深度/激光雷达监控。MS表示图像和BEV编码器中的多尺度。“¶”表示我们使用MS、scale NMS和测试时间数据增强的方法。 更多消融实验对比: 高效型号系列:为了满足不同计算能力平台的部署需求,本文设计了一系列从M0到M5的高效模型,如表10所示。设置了...