但是它存在一些缺点: (1)如果你的预测框和真实框完全不重合,那么你的IOU为0,没有办法呈现出你的预测框距离真实框有多远,损失函数不可导,导致无法进行优化。 (2)可能出现两个IOU一样,对应的2个框框的面积也一样,但是相交情况完全不一样,那么IOU_Loss将无法区分他们相交的不同。 2、YOLOv5所用的损失函数 -- ...
修改后的non_max_suppression_list defnon_max_suppression_list(prediction,conf_thres1=[0.45,0.45,0.45,0.45,0.45,0.45],iou_thres=0.45,classes=None,agnostic=False,multi_label=False, labels=()): """Runs Non-Maximum Suppression (NMS) on inference results Returns: list of detections, on (n,6) ...
无论是双阶段还是单阶段目标检测算法,最终都会在同一目标的附近区域内产生一些重合 度较高的预测框,通常会采用非极大值抑制(Non-max Suppression, NMS)来剔除冗余的预测 框,筛选出高质量的检测结果,称之为后处理(Postprocess)。顾名思义,NMS 就是抑制 同一类别中非极大值的元素,类似于局部最优搜索算法。 非极大...
然而,一些大的目标或接近多个网格单元的边界的目标能被多个网格单元定位。非极大值抑制(Non-maximal suppression,NMS)可以用来修正这些多重检测。非最大抑制对于YOLO的性能的影响不像对于R-CNN或DPM那样重要,但也能增加2−3%的mAP。 局限性 (1)对于图片中一些群体性小目标检测效果比较差。因为yolov1网络到后面感受...
NMS: 非极大值抑制(Non-Maximum Suppression), 功能:从大量的预测结果中筛选出得分最高的结果。 思路:NMS的主要思路是通过计算目标框之间的重叠度(即IOU,交并比)来剔除非最佳结果。 代码实现: YOLOv5的NMS代码使用了一个循环来遍历所有的预测框,并进行判断和筛选。
pred=model(im,augment=augment,visualize=visualize)#NMSwithdt[2]:pred=non_max_suppression(pred,conf_thres,iou_thres,classes,agnostic_nms,max_det=max_det) 因此,不难发现,原始的detect.py只使用了单图进行推理。 多图推理构建 基本没见到有人做过多图推理的改造探索,在官方仓库的某issue中,找到了作者提供...
res = non_max_suppression_fast(None, np.asarray(boxes),0.25) print(res) 对比测试 两处都修改完成之后,其它输入条件与代码不变,硬件相同条件下对比测试效果如下:修改之前 Python版本OpenCV与OpenVINO上推理速度: 修改之后Python版本OpenCV与OpenVINO上推理速度: ...
importcv2importnumpy as np"""Non-max Suppression Algorithm @param list Object candidate bounding boxes @param list Confidence score of bounding boxes @param float IoU threshold @return Rest boxes after nms operation"""defnms(bounding_boxes, confidence_score, threshold):#If no bounding boxes, retur...
"""Performs Non-Maximum Suppression (NMS) on inference results Returns: detections with shape: nx6 (x1, y1, x2, y2, conf, cls) """ nc = prediction.shape[2]-5# number of classes yolov5face的NMS代码如下: def...
NMS non-maximum suppression 当我们得到对目标的预测后,一个目标通常会产生很多冗余的预测框。Non-maximum suppression(NMS)其核心思想在于抑制非极大值的目标,去除冗余,从而搜索出局部极大值的目标,找到最优值。 在我们对目标产生预测框后,往往会产生大量冗余的边界框,因此我们需要去除位置准确率低的边界框,保留位置...