2. 编写C++函数,实现NMS算法的核心逻辑 我们需要编写一个C++函数来实现NMS算法的核心逻辑。这个函数将接收待处理的候选框列表及其得分作为输入参数,并返回经过NMS处理后的候选框列表。 cpp #include <vector> #include <algorithm> #include <iostream> // 定义候选框结构体 struct BoundingBox...
在目标检测中,有一个很重要的算法,就是非极大值抑制算法,它本身是一个贪心算法。在多个目标检测预测框结果里找到极大的那个,也即是置信度最高的那个。最近有被问到有关NMS的CPP实现,大概查了一下,大部分都是用python写的,用cpp可能更困难一些。 解决思路 算法原理 输入:包含多个输入框和置信度的N*5矩阵,其中...
非极大值抑制nms c代码实现 非极大值抑制(Non-maxima Suppression,NMS)是一种针对计算机视觉中目标检测任务开展的算法,它可以从计算机视觉算法检测到的目标中去除具有重叠,模糊或者低信息内容的目标框,保留最具有可能性的框。 NMS算法的基本原理是,先假设R (Ri表示第i个框)是一组检测框,它们具有可能的目标检测框的...
void Concat(const Tensor &a, const Tensor &b, Tensor *c) { *c = a; c->H = a.H + b.H; c->data = new float[c->N * c->C * c->H * c->W]; for (int ni = 0; ni < a.N; ++ni) { for (int ci = 0; ci < a.C; ++ci) { for (int hi = 0; hi < a.H;...
就像上面的图片一样,定位一个车辆,最后算法就找出了一堆的方框,我们需要判别哪些矩形框是没用的。 非极大值抑制:先假设有6个候选框,根据分类器类别分类概率做排序,从小到大分别属于车辆的概率分别为A、B、C、D、E、F。 从最大概率矩形框(即面积最大的框)F开始,分别判断A~E与F的重叠度IOU是否大于某个设定...
也正因为这个框的得分在局部范围内是最大的。所以这个算法叫极大值胜出算法,也叫非极大值抑制算法。 代码在:https://gitee.com/anjiang2020_admin/opencv/blob/master/modules/dnn/src/nms.inl.hpp 下面看下代码,简单解析一下: 主要逻辑在68行的NMSFast_中,indices是输出,保存极大值框。bboxes和scores是输入...
Soft NMS算法伪代码如下：标准的NMS的抑制函数如下：IOU超过阈值的检测框的得分直接设置为0，而soft NMS...
二、算法实现 1. 交并比 交并比(Interp over Union)是目标检测NMS的依据,因此首先要搞懂交并比及其实现。 衡量边界框位置,常用交并比指标,交并比(Injection Over Union,IOU)发展于集合论的雅卡尔指数(Jaccard Index)[3],被用于计算真实边界框Bgt(数据集的标注)以及预测边界框Bp(模型预测结果)的重叠程度。
Pytorch实现nms (torchvision.ops.nms）和numpy实现nms nms理解起来很简单 将所有的boxes按照置信度从小到...
2.1 算法思想 所谓非极大值抑制:先假设有6个输出的矩形框(即proposal_clip_box),根据分类器类别分类概率做排序,从小到大分别属于车辆的概率(scores)分别为A、B、C、D、E、F。 (1)从最大概率矩形框F开始,分别判断A~E与F的重叠度IOU是否大于某个设定的阈值; ...