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...
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', ...
def yolo_non_max_suppression(scores, boxes, classes, max_boxes = 10, iou_threshold = 0.5): max_boxes_tensor = K.variable(max_boxes, dtype='int32') K.get_session().run(tf.variables_initializer([max_boxes_tensor])) nms_indices = tf.image.non_max_suppression(boxes,scores,max_boxes,iou...
非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,NMS),顾名思义就是抑制不是极大值的元素,可以理解为局部最大搜索。是目标检测中常用的一种精修bounding box的方式。 上面就很好的展示了NMS的运行效果~ 1.首先输入图片中包括很多目标种类(人,马,狗,汽车)。 2.可以通过各式各样的候选框生成方法,可以得到右上角图中众多候...
| | 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 ...
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...
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 ...
非极大值抑制，简称为NMS算法，英文为Non-Maximum Suppression。其思想是搜素局部最大值，抑制极大值。
res = non_max_suppression_fast(None, np.asarray(boxes),0.25) print(res) 对比测试 两处都修改完成之后,其它输入条件与代码不变,硬件相同条件下对比测试效果如下:修改之前 Python版本OpenCV与OpenVINO上推理速度: 修改之后Python版本OpenCV与OpenVINO上推理速度: ...