例如Soft NMS,Softer NMS。 3. 只能在CPU上运行,速度太慢的改进思路有三个,一个是设计在GPU上的NMS,如CUDA NMS,一个是设计更快的NMS,如Fast NMS,最后一个是掀桌子,设计一个神经网络来实现NMS,如ConvNMS。 4. IoU的做法存在一定缺陷,改进思路是将目标尺度、距离引进IoU的考虑中。如DIoU。 下面稍微介绍一下...
在softer-NMS/detectron/utils/py_cpu_nms.py文件有Softer-NMS的具体实现,加权求平均在47-48行代码实现: 4.优缺点分析 1、个人认为论文提出的KL loss就是曼哈顿距离,但是通过KL散度去证明,让数学不太好的同学不明觉厉。 2、论文提出的Softer-NMS,本质是对预测的检测框加权求平均,为什么要这样,以及为什么让box高...
挑战与改进然而，标准NMS存在一些问题。首先，手动调整阈值可能导致效果不稳定；其次，硬性置0的策略可能丢失重要信息。此外，NMS在CPU上的运行效率不高，且IoU仅关注框的大小，忽略了其他重要特征。为解决这些问题，研究者提出了如Soft NMS（通过分数惩罚衰减）和DIoU NMS（考虑框中心距离）等改进方法，后...
在编译过程中,我们遇到了以下错误: nms_cpu.cpython-38-x86_64-linux-gnu.so: undefined symbol: _ZNK2at6Tensor8data_ptrEv 1. 这个错误表示编译器找不到"_ZNK2at6Tensor8data_ptrEv"符号的定义。 经过分析,我们发现这是由于缺少PyTorch库文件或库文件路径设置不正确引起的。我们需要确保正确安装了PyTorch,并...
unique_labels=labels.cpu().unique().cuda()# 获取pascal voc20类标签 box_keep=[]labels_keep=[]scores_keep=[]forcinunique_labels:# 相当于NMS中对每一类的操作,对应step-1c_boxes=bboxes[labels==c]# bboxes、scores、labels一一对应,按照label==c就可以取出对应类别 c 的c_boxes、c_scores ...
#nms 算法defpy_cpu_nms(dets, thresh):#边界框的坐标x1 = dets[:,0]#所有行第一列y1 = dets[:,1]#所有行第二列x2 = dets[:,2]#所有行第三列y2 = dets[:,3]#所有行第四列#计算边界框的面积areas = (y2 - y1 +1) * (x2 - x1 +1)#(第四列 - 第二列 + 1) * (第三列 - ...
def py_cpu_nms(dets, thresh): # dets:(m,5) thresh:scaler x1 = dets[:, 0] # [100. 250. 220. 230. 220.] y1 = dets[:, 1] # [100. 250. 220. 240. 230.] x2 = dets[:, 2] # [210. 420. 320. 325. 315.] y2 = dets[:, 3] # [210. 420. 330. 330. 340.] ...
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它首先给出了一个标识符 “A7369NMS V2.0 061207”,可能是产品的特定编号或版本。接着提到 “CPU : AMD Athlon (tm) 64 X2 Dual Core Processor 5200+”,这表明这台电脑的中央处理器(CPU)是 AMD 速龙 64 X2 双核 5200 + 型号。“Memory Frequency For DDR2 800 (Single-Channel) 1 AMD North Bridge...
文章链接:《FaceBoxes: A CPU Real-time Face Detector with High Accuracy》 MachineLP 2019/05/26 8180 零基础入门深度学习(十一):目标检测之YOLOv3算法实现下篇 人工智能神经网络图像识别深度学习 本课程是百度官方开设的零基础入门深度学习课程,主要面向没有深度学习技术基础或者基础薄弱的同学,帮助大家在深度学习领...