在softer-NMS/detectron/core/test.py有Softer-NMS(配置cfg.STD_NMS), Soft-NMS(配置cfg.TEST.SOFT_NMS.ENABLED)以及NMS的实现 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...
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...
Traditional NMS算法是最为经典的版本,伪代码如下: 作为最为人所知晓的版本,Traditional NMS不仅有CPU版本,并且现已有GPU版本,GPU版本为Ross Girshick大神编写,俗称CUDA NMS。多个深度学习框架也已将CUDA NMS纳入,作为基本函数使用,如Pytorch在Torchvision 0.3中正式集成了CUDA NMS。 缺点: 顺序处理的模式,计算IoU拖累了...
NMS一般只能使用CPU计算,无法使用GPU计算。 soft-nms的主要改进: weight用于乘以置信度。后面扔掉置信度低的box 耗时和整个目标检测的耗时相比,可忽略。 soft-nms原文 训练时用的还是nms,测试时才用soft-, 作者做了实验发现训练用soft- 没有明显提升。 soft-NMS也是一种贪心算法,并不能保证找到全局最优的检测框分...
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,并设置了正确的库文件搜索路径。
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CNN#Copyright (c) 2015 Microsoft#Licensed under The MIT License [see LICENSE for details]#Written by Ross Girshick#---importnumpy as npdefpy_cpu_nms(dets, thresh):"""Pure Python NMS baseline."""x1=dets[:, 0] y1= dets[:, 1] x2= dets[:, 2] y2= dets[:, 3] scores= dets[:...
[起点纵左边, 终点纵坐标])plt.plot([x1,x1],[y1,y2],c)plt.plot([x1,x2],[y2,y2],c)plt.plot([x2,x2],[y1,y2],c)plt.title("after nms")plt.subplot(121)plot_bbox(boxes,'k')# before nmsplt.subplot(122)keep=py_cpu_nms(boxes,thresh=0.7)plot_bbox(boxes[keep],'r')# ...
非极大值抑制(NMS)及其变种实现 NMS(Non Maximum Suppression),又名非极大值抑制,是目标检测框架中的后处理模块,主要用于删除高度冗余的bbox,...
//测试mAP用cpuNMS //日常推理可用GPU //GPU上的NMS其实相当于开了框数量个线程,每个线程循环了框数量次(进行比较) static __global__ void fast_nms_kernel(float* bboxes,int max_objects,float thres, int NUM_BOX_ELEMENT){ int position = blockDim.x*blockIdx.x+threadIdx.x; ...