NMS和Soft-NMS的代码实现,数据可视化 这部分代码主要参考这位博主的讲解,原文链接:https://blog.csdn.net/AliceH1226/article/details/123429849 为什么要使用NMS 在目标检测中,模型输出的预测框数量往往远大于实际的真实框数量,并且是堆叠在一起的,非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,NMS)可以从中筛选出符合要求的...
NMS 和soft NMS代码 1 # coding:utf-8 2 import numpy as np 3 def py_cpu_nms(dets, thresh): 4 """Pure Python NMS baseline.""" 5 # 所有图片的坐标信息 6 x1 = dets[:, 0] 7 y1 = dets[:, 1] 8 x2 = dets[:, 2] 9 y2 = dets[:, 3] 10 scores = dets[:, 4] 11 12 ...
源码:https://github.com/bharatsingh430/soft-nms 三、实现代码及YOLOv11修改步骤 模块完整介绍、个人总结、实现代码、模块改进、二次创新以及各模型添加步骤参考如下地址: https://blog.csdn.net/qq_42591591/article/details/142818485
我在github上找到了一个简版的Soft-NMS,相对来说更容易理解点,先学习这个版本的: # 这款代码我觉得写得挺简洁,对比soft-nms官方代码更好理解defbox_soft_nms(bboxes,scores,labels,nms_threshold=0.3,soft_threshold=0.3,sigma=0.5,mode='union'):"""soft-nms implentation according the soft-nms paper:par...
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...
代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 pythonCopy code defsoft_nms(detections,iou_threshold,sigma=0.5,score_threshold=0.001):# 根据置信度对候选目标框进行排序 detections=sorted(detections,key=lambda x:x.confidence,reverse=True)# 初始化结果列表 ...
代码选自softnms,加了一些方便理解的print函数并去掉了tensorflow的依赖。 import numpy as np import time def py_cpu_softnms(dets, sc, Nt=0.3, sigma=0.5, thresh=0.001, method=2): """ py_cpu_softnms :param dets: boexs 坐标矩阵 format [y1, x1, y2, x2] ...
Soft NMS改进了NMS算法，它不仅考虑了预测框之间的IoU，还考虑了置信度分数。Soft NMS通过权重与置信度分数相乘来改变预测框的置信度分数，从而更精确地筛选预测框。Soft NMS的伪代码如图所示，伪代码中的[公式]代表置信度分数修改的方法，如线性法或高斯法。线性法和高斯法分别通过公式[公式]和[公式]对...
这些方法使得与M重叠的检测框的得分逐渐降低，而不是立即降至零，从而在保持检测框的同时提高了检测精度。实验结果表明，软NMS显著提高了平均精度（AP）。通过分析超参数对结果的影响，实验发现适当的参数设置对于优化软NMS性能至关重要。实现软NMS的代码如下：
参考代码: # 降序排列 为NMS做准备 [43, 6]pred = pred[pred[:, 4].argsort(descending=True)]det_max = [] # 存放分数最高的框 即targetcls = pred[:, -1]for c in cls.unique(): # 对所有的种类(不重复)dc = pred[cls == c] # dc: 选出pred中所有类别是c的结果n = len(dc) # 有...