原文链接:NMS 与 Soft NMS 原理与代码 NMS 的原理与代码 非极大值抑制 (Non-Maximum Suppression,NMS) 从字面上理解是抑制不是极大值的元素,搜索局部的极大值。对于模型的输出,通过置信度阈值筛选掉大部分的冗余预测,在剩下的预测框中选择置信度最高的候选框,计算置信度最高的预选框与其他预选框的交并比(IoU...
这种贪心式方法存在如下图所示的问题: 红色框和绿色框是当前的检测结果,二者的得分分别是0.95和0.80。如果按照传统的NMS进行处理,首先选中得分最高的红色框,然后绿色框就会因为与之重叠面积过大而被删掉。 另一方面,NMS的阈值也不太容易确定,设小了会出现下图的情况(绿色框因为和红色框重叠面积较大而被删掉),设置...
易于集成:Soft-NMS不需要任何额外的训练,且实现简单,因此可以很容易地集成到任何目标检测管道中。 对不同类型检测器的适用性:对于基于提议(proposal - based)的检测器,如RFCN和Faster - RCNN,Soft - NMS能显著提高性能;对于非基于提议的检测器,如SSD和YOLOv2,使用线性函数时,Soft-NMS也能获得一定的性能提升(约0...
Soft-NMS的计算复杂度为O(N),N对应pred bbox数量,极端情况就是N的pred bbox都需要调整si,因此对于N次iter而言,Soft-NMS的计算复杂度为O(N^2),与org NMS保持一致;--- 不过NMS可能计算量更少点,因为NMS直接干掉了高IoU的bbox,每次iter中,参与NMS的bbox数量就更少了,Soft-NMS还是需要所有bbox都参与的; ...
NMS与Soft NMS的原理与代码分析 NMS（Non-Maximum Suppression）是一个用于抑制预测框之间重复或相似预测的算法，它的核心是通过置信度阈值筛选预测框，计算置信度最高的预测框与其他预测框的交并比（IoU），移除掉与置信度最高的预测框IoU大于某一阈值的预测框。这个过程会重复直到无法合并。NMS通过图1...
Soft-NMS- 用一行代码改进对象检测 2.1 NMS原理 在目标检测等任务中,通常会产生多个可能的检测框或候选区域。这些检测框可能会有重叠,并且可能会对同一个目标进行多次检测。 NMS 的核心思想就是在这些检测结果中,找到局部最大值并抑制非极大值。 具体来说,对于一组检测结果,按照某个分数(如置信度)进行排序,然后...
对于soft-NMS来说,的时候,保留,大于的时候削减: 可以看出来,hard-NMS对于IoU大于阈值的候选框,直接把其置信度变成0,这样就相当于删除了这个box;但是soft-NMS的会根据IoU的大小,去适当的削减置信度,从而留下一些余地。 【如何削减】这里有两种方法来降低重叠候选框的置信度: ...
NMS(non maximum suppression)即非极大值抑制,广泛应用于传统的特征提取和深度学习的目标检测算法中。 NMS原理是通过筛选出局部极大值得到最优解。 在2维边缘提取中体现在提取边缘轮廓后将一些梯度方向变化率较小的点筛选掉,避免造成干扰。 在三维关键点检测中也起到重要作用,筛选掉特征中非局部极值。
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View Download 图2 IG驱动器制备. (a) IG成胶原理; (b) 成胶前后形态对比; (c) 驱动器制作流程; (d) IG扫描电子显微镜图; (e) 活性炭电极扫描电子显微镜图与传统的离子型EAP(如IPMC)相比, IG材料避免了热压以及金属镀涂等复杂制备工艺. 该材料属于光敏聚合物, 有希望借助于日益成熟的光刻技术(如3D...