selected_boxes = non_max_suppression(boxes, scores, iou_threshold=0.5) print("Selected boxes:", selected_boxes) 在这段代码中,我们首先定义了一个函数iou来计算两个边界框的交并比。然后,我们实现了non_max_suppression函数,它接受边界框列表、得分列表和一个IoU阈值,返回经过NMS处理后的边界框索引列表。 结...
非极大值抑制(Non-Maximum Suppression, NMS)是目标检测任务中一个重要的后处理步骤,只要是Anchor-based的检测方法,都需要经过NMS进行后处理。一个图片经过目标检测之后,会得到大量重复的anchor,而NMS就是去除掉这些重复的anchor。 如下图所示,左边是NMS处理之前,右边表示NMS处理后。 NMS主要有两种处理方式,分别为Hard...
def non_max_suppression_slow(boxes, thresh): # if there are no boxes, return an empty list if len(boxes) == 0: return [] # initialize the list of picked indexes pick = [] # grab the coordinates of the bounding boxes x1 = boxes[:, 0] y1 = boxes[:, 1] x2 = boxes[:, 2]...
max_wh这里是4096,这样偏移量仅取决于类IDX,并且足够大。 在终端执行命令行的时候,可以传参决定执行多个类一起应用NMS还是执行按照不同的类分别应用NMS detect.py pred = non_max_suppression(pred, conf_thres, iou_thres, classes, agnostic_nms, max_det=max_det) parser.add_argument('--agnostic-nms', ...
非极大值抑制|Non-Max Suppression 这里有一些思考的问题——如何判断预测的边界框是否是一个好结果(或一个坏结果)?单元格之间的交叉点,计算实际边界框和预测的边界框的并集交集。假设汽车的实际和预测边界框如下所示: 其中,红色框是实际的边界框,蓝色框是预测的边界框。如何判断它是否是一个好的预测呢?IoU将计算...
| | non_max_suppression() | | threshold() | | hysteresis() | | main() 代码解读: 1. 高斯滤波平滑 创建一个高斯核(kernel_size=5): 执行卷积和平均操作(以下均以 lenna 图为例) 2. 计算梯度大小和方向 水平方向和竖直方向 梯度图: 3. 非极大值抑制 ...
cv.putText(self.frame, label, (left, top), cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,2, (255,0,0),4)returnlabeldef postprocess(self, frame, outs):"""# Remove the bounding boxes with low confidence using non-maxima suppression"""frameHeight = frame....
首先,我们在第2-6行导入所需的包和模块。注意,我们从imutils.object_detection导入NumPy,OpenCV和non_max_suppression实现。 然后我们继续解析第9-20行的五个命令行参数: --image:输入图像的路径。 --east:EAST场景文本检测器模型文件路径。 --min-confidence:确定文本的概率阈值。可选,默认值= 0.5。
import cv2import numpy as npimport osfrom non_max_suppression import non_max_suppression_fast as nms 让我们在脚本开头附近定义一些其他参数,如粗体所示: BOW_NUM_TRAINING_SAMPLES_PER_CLASS = 10SVM_NUM_TRAINING_SAMPLES_PER_CLASS = 100SVM_SCORE_THRESHOLD = 1.8NMS_OVERLAP_THRESHOLD = 0.15 ...
雷锋网按:本文为AI研习社编译的技术博客,原标题 (Faster) Non-Maximum Suppression in Python,作者为 Adrian Rosebrock 。 翻译| 陶玉龙 校对 | 吴桐 整理 | MY 我有一个困惑:我不能停止对目标检测的思考。 你知道的,昨晚在我在看《行尸走肉》时,不是享受僵尸野蛮和被迫吃人,或引人入胜的故事情节,我只想...