Soft-NMS(Soft Non-Maximum Suppression)是一种改进的非极大抑制(NMS)算法,用于目标检测中降低标准NMS因硬阈值而导致的目标丢失问题。Soft-NMS提供了一种更加灵活的方式来处理重叠的检测框,通过逐步降低检测得分而不是直接删除低得分框来改善检测性能。 标准NMS的局限性 在讲解Soft-NMS之前,先了解标准NMS的工作原理...
# IoU calculate xx1 = np.maximum(boxes_x1y1x2y2[i, 1], boxes_x1y1x2y2[pos:, 1]) yy1 = np.maximum(boxes_x1y1x2y2[i, 0], boxes_x1y1x2y2[pos:, 0]) xx2 = np.minimum(boxes_x1y1x2y2[i, 3], boxes_x1y1x2y2[pos:, 3]) yy2 = np.minimum(boxes_x1y1x2y2[i, ...
SOFT-NMS 非极大值抑制(Non-maximum suppression, NMS)是物体检测流程中重要的组成部分。非极最大抑制算法首先按照得分从高到低对建议框进行排序,然后分数最高的检测框被选中,其他框与被选中建议框有明显重叠的框被抑制。该过程被不断递归的应用于其余检测框。 传统的非极大值抑制算法首先在被检测图片中产生一系列...
softnms :param boxes_x1y1x2y2: boexs 坐标矩阵 format [y1, x1, y2, x2] :param score_boxes: 每个 boxes 对应的分数 :param threshold_iou: 其余boxes与一个最好score的box分别求解iou,大于score_boxes值表示与该box重叠很高的重复框去掉,小于该值的可能是其它object的框, 交叠门限 :param sigma: ...
soft-nms算法是一种用于目标检测中非最大值抑制(Non-maximum Suppression,NMS)的改进方法。它的主要目标是解决传统NMS算法在目标重叠较大时可能会删除一些正确的边界框的问题。虽然soft-nms算法在某些情况下可以提供更好的性能,但它仍然存在一些缺点和类似的替代方法。 缺点: ...
非极大值抑制算法(Non-maximum suppression, NMS)的本质是搜索局部极大值,抑制非极大值元素。 2. 3邻域情况下NMS的实现 3邻域情况下的NMS即判断一维数组I[W]的元素I[i](2<=i<=W-1)是否大于其左邻元素I[i-1]和右邻元素I[i+1],算法流程如下图所示: ...
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(non maximum suppression),中文名非极大值抑制,在很多计算机视觉任务中都有广泛应用,如:边缘检测、目标检测等。 在物体检测中NMS(Non-maximum suppression)非极大抑制应用十分广泛,其目的是为了消除多余的框,找到最佳的物体检测的位置。 在RCNN系列算法中,会从一张图片中找出很多个候选框(可能包含物体的矩形边框)...
soft-nms算法是一种用于目标检测中非最大值抑制(Non-maximum Suppression,NMS)的改进方法。它的主要目标是解决传统NMS算法在目标重叠较大时可能会删除一些正确的边界框的问题。虽然soft-nms算法在某些情况下可以提供更好的性能,但它仍然存在一些缺点和类似的替代方法。 缺点: ...
NMS的英文是Non-maximum suppression的缩写。 简单的说,就是模型给出了多个重叠在一起的候选框,我们只需要保留一个就可以了。其他的重叠的候选框就删掉了,效果可见下图: 交并比 IoU的英文全称Intersection over Union,就是两个候选框区域的交集面积比上并集的面积,用下图可以理解: ...