图2:NMS 伪代码 下面是 NMS 的 Python 代码: # --- # Fast R-CNN # Copyright (c) 2015 Microsoft # Licensed under The MIT License [see LICENSE for details] # Written by Ross Girshick # --- import numpy as np def nms(dets, thresh): x1 = dets[:, 0] y1 = dets[:, 1] x2 = ...
而Soft NMS刚好就是为了解决这个问题的,Soft NMS的过程可以用下图来表示 从上图可以看出NMS(Hard NMS)和Soft NMS唯一的区别在于,处理iou大于阈值对应的anchor的方式,在Hard NMS中,直接把iou大于阈值的anchor丢弃 $$s_i=\begin{cases} & s_i,\quad Iou(M,b_i)< N_t \\&0 ,\quad Iou(M,b_i)\geq ...
在检测任务中,训练数据集的标签里会给出目标物体真实边界框所对应的$(x_1, y_1, x_2, y_2)$,这样的边界框也被称为真实框(ground truth box),图1画出了3个人像所对应的真实框。模型会对目标物体可能出现的位置进行预测,由模型预测出的边界框则称为预测框(prediction box)。 要完成一项检测任务,我们通常...
图3 不同交并比下两个框之间相对位置示意图 问题: 什么情况下两个矩形框的IoU等于1? 答案:两个矩形框完全重合。 什么情况下两个矩形框的IoU等于0? 答案:两个矩形框完全不相交。 5.非极大值抑制NMS 在实际的目标检测过程中,不管是用什么方式获取候选区域,都会存在一个通用的问题,那就是网络对同一个目标可能会...
Soft-NMS论文链接Soft-NMS介绍针对原始NMS过于hard的问题,论文中提出了Soft-NMS进行解决。 那原始的NMS有什么问题呢? 我们先看下面的图: 在上图中,检测算法本来应该输出两个框,但是原始的NMS算法可能会把score较低的绿框过滤掉(如果绿框和红框的IOU大于设定的阈值就会被过滤掉),导致只检测出一个object(一个马)...
这是因为基于建议检测器具有更高的查全率,因此Soft-NMS在较高的Ot下具有更大的提高查全率的潜力。从这里开始,在所有的实验中,当我们提到Soft-NMS时,它使用高斯加权函数。在图6中,我们还展示了MS-COCO的每个类的改进。有趣的是注意到,Soft-NMS当应用于R-FCN时,对检测动物的性能提升比较明显,比如斑马、长颈鹿、...
深度学习应用篇-计算机视觉-目标检测[4]:综述、边界框bounding box、锚框(Anchor box)、交并比、非极大值抑制NMS、SoftNMS 1.目标检测综述 对计算机而言,能够“看到”的是图像被编码之后的数字,它很难理解高层语义概念,比如图像或者视频帧中出现的目标是人还是物体,更无法定位目标出现在图像中哪个区域。目标检测的主...
Soft-NMS可提升目标检测的平均准确率 针对NMS存在的这个问题,我们提出了一种新的Soft-NMS算法(图三),它只需改动一行代码即可有效改进传统贪心NMS算法。在该算法中,我们基于重叠部分的大小为相邻检测框设置一个衰减函数而非彻底将其分数置为零。简单来讲,如果一个检测框与M有大部分重叠,它会有很低的分数;而如果检...
论文中说明,soft-nms算法提高了检测准确率,并且计算复杂度与传统nms算法相同。 soft-nms的提出 nms算法很简单,简单来说,就是将不是极大值的框抑制掉,也就是删除为0,只保留下置信度最大的那个框。而问题就出在这里,论文中的话来说,这个方法太hard,下面上图来说 ...
深度学习应用篇-计算机视觉-目标检测4:综述、边界框bounding box、锚框(Anchor box)、交并比、非极大值抑制NMS、SoftNMS 1.目标检测综述 对计算机而言,能够“看到”的是图像被编码之后的数字,它很难理解高层语义概念,比如图像或者视频帧中出现的目标是人还是物体,更无法定位目标出现在图像中哪个区域。目标检测的主要目...