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...
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...
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...
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...
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...
pred = non_max_suppression(pred, 0.4, 0.5, classes=None, agnostic=False) return pred 四、实现摔倒检测逻辑 在获取到YOLOv8的检测结果后,需要编写逻辑来判断是否发生了摔倒事件。这通常涉及对检测结果中“人”类别边界框的分析,比如检测其运动轨迹或姿态变化。 五、PySide6 GUI开发 使用PySide6创建一个基本...
def non_max_suppression(prediction, num_classes, input_shape, image_shape, letterbox_image, conf_thres=0.5, nms_thres=0.4): # 将预测结果的格式:中心宽高 -> 左上角右下角 # prediction [batch_size, num_anchors, 85] box_corner = prediction.new(prediction.shape) ...
is_max = selected_direction.min(dim=0)[0] > 0.0 is_max = torch.unsqueeze(is_max, dim=1) # apply non maximum suppression to_remove = (is_max == 0) * 1 * (is_oriented_i) > 0 thin_edges[to_remove] = 0.0 # thresholds
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。