得到NMS前的输入是 把这份数据输入进我们的NMS中,得到的可视化结果如下: 这跟开始那份输出一模一样。看来我们实现的这份NMS完全正确。 如果你对测试过程、可视化、多分类NMS感兴趣,欢迎直接阅读我的项目源码。 总结 在这篇文章中,我给出了一份NMS的简洁而靠近底层的Python实现,并对NMS算法进行了介绍。通过阅读这...
BOX ||--o{ NMS : "input" 序列图 下面的序列图展示了 NMS 的处理流程: BoxNMS SystemUserBoxNMS SystemUser提交边界框和分数计算 IoU返回 IoU筛选框返回最终框 结论 NMS 是目标检测中不可或缺的组成部分,有效地提高了检测的准确性。通过抑制冗余框,我们确保了后续操作的有效性。虽然简单,但 NMS 在处理实际...
NMS的Python实现 以下是使用Python和NumPy库实现NMS的示例代码: import numpy as np def iou(boxA, boxB): # 计算两个边界框的交集 xA = max(boxA[0], boxB[0]) yA = max(boxA[1], boxB[1]) xB = min(boxA[2], boxB[2]) yB = min(boxA[3], boxB[3]) interArea = max(0, xB ...
NMS算法的主体逻辑已经在上述nms函数中实现。该函数通过循环选择最高置信度的边界框,并抑制与其重叠度过高的其他边界框,最终返回筛选后的边界框索引列表。 5. 测试NMS函数 为了确保NMS函数能正确处理重叠的候选框,可以进行以下测试: python import numpy as np # 示例边界框和置信度得分 boxes = np.array([[100,...
NMS的Python实现 下面是一个简单的Python实现NMS的示例: importnumpyasnpdefcalculate_iou(box1,box2):# 计算两个框的交集和并集x1=max(box1[0],box2[0])y1=max(box1[1],box2[1])x2=min(box1[2],box2[2])y2=min(box1[3],box2[3])intersection=max(0,x2-x1)*max(0,y2-y1)area_box1...
NMS的python实现 本篇文章主要是对NMS模块的python实现,因为最近在做有关目标检测的东西,而NMS作为目标检测深度模型之后对图片方框的后处理,是非常重要的一个部分。参考原文(NMS的python实现) 具体的原理建议参考原文,我这里就是搬运一下代码, 当然也有增加了一些自己对代码的解释。
现在,让我们来看看NMS的Python实现。实现NMS需要计算IoU,这可以通过计算两个框的相交面积并除以它们的联合面积来得到。在实现中,我们通常会定义一个函数来计算IoU,并在NMS函数中使用它。 NMS函数的输入是检测结果列表,输出是经过非极大值抑制后的检测结果。此外,函数还需要指定两个阈值参数:一个是用于过滤低概率框的...
NMS python 实现 NMS NMS 的工作流程如下,其实非常简单粗暴: 1. 按照一定的置信度阈值,删除置信度过低的检测框,对检测框进行初步筛选,如设置为 0.5,上图中没有检测框会被初步过滤掉; 2. 从当前边界框列表中选取置信度最大的边界框,加入结果列表,同时计算其他边界框与它的 IOU,若 IOU 超过设定的 IOU 阈值,...
利用Python 实现 NMS 是非常简单的,有兴趣可以查看 Fast R-CNN 的实现源码,下文代码参考其完成(代码中没有进行第一步的按置信度过滤)。 importnumpyasnpimportcv2fromdraw_bboximportdraw_boxdefnms(bboxes,scores,iou_thresh):""":param bboxes: 检测框列表:param scores: 置信度列表:param iou_thresh: IOU...
NMS python实现 转载自:https://blog.csdn.net/u011436429/article/details/80107042 import cv2 import numpy as npdefnms(bounding_boxes,confidence_score,threshold):iflen(bounding_boxes)==0:return[],[]boxes=np.array(bounding_boxes)score=np.array(confidence_score)# 取出所有候选区域的左上角和右下角...