nms过程 Non-maximum suppression,即非极大值抑制,是目标检测中经常使用的一种算法。它的基本目的是去除冗余的边界框,并仅保留包含目标的框。 NMS的实现基于以下步骤: 1. 准备数据 在进行NMS之前,我们必须首先获取有关对象的所有信息。这通常需要一些预处理。我们必须从给定的模型、图片或任意数据源获取任意数量的...
NMS过程图示 nms去除冗余框 下面是知乎上画的一组图,非常好理解。 检测得到四个坐标相关值和每一个bb所对应的类别的置信度,首先选定一个confidence阈值,将低于confidence的置信度给过滤掉,其次选定每一类最高的confience所对应的的检测框,计算同类其余剩下检测框的iou,iou阈值以上的删除(nms去冗余,相近的框删掉),一...
运行安装脚本,按照提示完成安装过程。 配置OpenNMS:编辑OpenNMS配置文件,配置数据库连接信息、IP地址和端口等参数。根据需要,配置邮件服务器、网络设备和监控策略等信息。 启动OpenNMS:启动OpenNMS服务,通过浏览器访问OpenNMS的Web界面,输入默认用户名和密码登录。 添加设备和监控服务:在OpenNMS界面中,添加要监控的设备和...
对于目标检测算法中的非极大值抑制(NMS)过程,下列描述哪个是不正确的?()A.NMS用于消除高度重叠的预测框,保留最有可能的预测B.NMS基于预测框的置信度和重叠程度(如IoU)来筛选预测结果C.NMS可以在训练和推理阶段都执行,以优化模型性能D.NMS的一个常见变体是Soft-NMS,它通过软化重叠框的分数衰减,而不是硬性排除点击...
ActiveMQ NMS使用过程中的一点经验 最近,项目中使用到了ActiveMQ获取第三方推送过来的数据。具体背景是:公司需要监控全国各地车辆实时运行的GPS数据,但监控本身不是公司做的,而是交给第三方公司做,第三方采集GPS数据后推送给我们。全国各地,近万台车辆,每台车辆每隔几秒就发送一次GPS位置数据,如果我们提供API给第三方...
NMS算法。 NMS算法的工作原理是按置信度分数降序遍历检测到的边界框。对于每个边界框,它会检查与所有其他边界框的重叠情况。如果重叠度高于某个阈值(通常为0.5),则会抑制置信度较低的边界框。此过程会持续进行,直到不再有重叠的边界框。 NMS的重要性。 NMS在目标检测中发挥着至关重要的作用,它: 减少冗余,它移除...
ActiveMQ NMS使用过程中的一点经验 最近,项目中使用到了ActiveMQ获取第三方推送过来的数据。具体背景是:公司需要监控全国各地车辆实时运行的GPS数据,但监控本身不是公司做的,而是交给第三方公司做,第三方采集GPS数据后推送给我们。全国各地,近万台车辆,每台车辆每隔几秒就发送一次GPS位置数据,如果我们提供API给第三方...
AdvancedEast的nms处理过程 advancedeast的输出及后置处理请参考我的上一篇博客: https://blog.csdn.net/weixin_44359695/article/details/104004240 nms主要流程如下: 解释:(1)把每个像素先上下连接成若干列,然后左右连接成若干个group (2)遍历每个group,取其中的每个像素,判断其头尾像素并根据头尾像... 查看原文 ...
完整的NMS代码: def non_max_suppression(prediction, conf_thres=0.5, nms_thres=0.4):# prediction shape (1,10647,6) 10647是锚框数,每个锚框有6个值,(x,y,w,h,conf,class)"""Removes detections with lower object confidence score than 'conf_thres'Non-Maximum Suppression to further filter detectio...
NMS用于消除高度重叠的预测框，保留最有可能的预测当信号机显示引导信号，机车信号显示一个半红半黄色灯光、一个红色灯光或一个白色灯光时，按压（ ）键解除对该信号机的停车控制，LKJ监控列车以不超过20km/h的速度越过进站信号机。列车进站后，按次一架信号机的显示要求监控列车运行。