本文通过Pytorch实现NMS算法。 NMS即non maximum suppression即非极大抑制,顾名思义就是抑制不是极大值的元素,搜索局部的极大值。在最近几年常见的物体检测算法(包括rcnn、sppnet、fast-rcnn、faster-rcnn等)中,最终都会从一张图片中找出很多个可能是物体的矩形框,然后为...
PyTorch实现非极大值抑制(NMS) NMS即non maximum suppression即非极大抑制,顾名思义就是抑制不是极大值的元素,搜索局部的极大值。在最近几年常见的物体检测算法(包括rcnn、sppnet、fast-rcnn、faster-rcnn等)中,最终都会从一张图片中找出很多个可能是物体的矩形框,然后为每个矩形框为做类别分类概率。本文来通过...
MS即non maximum suppression即非极大抑制,顾名思义就是抑制不是极大值的元素,搜索局部的极大值。在最近几年常见的物体检测算法(包括rcnn、sppnet、fast-rcnn、faster-rcnn等)中,最终都会从一张图片中找出很多个可能是物体的矩形框,然后为每个矩形框为做类别分类概率。本文来通过Pytorch实现NMS算法。 如果你在做...
NMS即non maximum suppression即非极大抑制,顾名思义就是抑制不是极大值的元素,搜索局部的极大值。在最近几年常见的物体检测算法(包括rcnn、sppnet、fast-rcnn、faster-rcnn等)中,最终都会从一张图片中找出很多个可能是物体的矩形框,然后为每个矩形框为做类别分类概率。本文来通过Pytorch实现NMS算法。 如果你在...
NMS即non maximum suppression即非极大抑制,顾名思义就是抑制不是极大值的元素,搜索局部的极大值。在最近几年常见的物体检测算法(包括rcnn、sppnet、fast-rcnn、faster-rcnn等)中,最终都会从一张图片中找出很多个可能是物体的矩形框,然后为每个矩形框为做类别分类概率。本文来通过Pytorch实现NMS算法。
步骤5使用NonMaxSuppression进行过滤。函数只返回一个有效的边界框。我们在第6步中显示了预测的边界框。似乎模型只能识别出图像中的人。 在第7步中,我们定义了NonMaxSuppression函数。简而言之,非最大抑制算法选择概率最高的边界框,并删除与所选边界框有较大重叠的任何边界框。 函数的输入如下: bbox_pred:来自于...
index for bb in non_max_suppression(pred_bb_info, nms_threshold)] output = [] for bb in pred_bb_info: output.append([ (bb.class_id if bb.index in obj_bb_idx else -1.0), bb.confidence, *bb.xyxy ]) return torch.tensor(output) # shape: (锚框个数, 6) batch_output = [] ...
3 非极大值抑制算法(Non-Max Suppression,NMS) 3.1 非极大值抑制算法的作用 在目标检测任务中,通常模型会从一张图片中检测出很多个结果,其中很有可能会出现重复物体(中心和大小略有不同)的情况。为了确保检测结果的唯一性,需要使用非极大值抑制算法对检测结果进行去重。
seq= (image_pred[:,:5], max_conf, max_conf_score) image_pred= torch.cat(seq, 1) 我们前面已经将目标置信度得分低于阈值的边界框行属性设置为了0,现在就筛除它们。 non_zero_ind = (torch.nonzero(image_pred[:,4]))try: image_pred_= image_pred[non_zero_ind.squeeze(),:].view(-1,7)...
非最大抑制(non-max suppression)如何工作? 通过结合相同类别且具有高 IoU 的框,我们消除了冗余的边界框预测。 第八章,高级物体检测 Faster R-CNN 相对于 Fast R-CNN 为何更快? 我们不需要每次使用selectivesearch技术喂入大量不必要的提议。相反,Faster R-CNN 使用区域建议网络自动找到它们。 YOLO 和 SSD 与 ...