【NMS与IOU代码】
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
def IOU1(A,B):
#左上右下坐标(x1,y1,x2,y2)
w=max(0,min(A[2],B[2])-max(A[0],B[0]))
h=max(0,min(A[3],B[3])-max(A[1],B[1]))
areaA=(A[2]-A[0]+1)*(A[3]-A[1]+1)
areaB=(B[2]-B[0]+1)*(B[3]-B[1]+1)
inter=w*h
union=areaA+areaB-inter
return inter/union
def nms(dets, thresh):
"""Pure Python NMS baseline."""
#x1、y1、x2、y2、以及score赋值
x1 = dets[:, 0]
y1 = dets[:, 1]
x2 = dets[:, 2]
y2 = dets[:, 3]
scores = dets[:, 4]
areas = (x2 - x1 + 1) * (y2 - y1 + 1)
order = scores.argsort()[::-1] keep = []
while order.size > 0:#还有数据
i = order[0]
keep.append(i)
#计算当前概率最大矩形框与其他矩形框的相交框的坐标
xx1 = np.maximum(x1[i], x1[order[1:]])
yy1 = np.maximum(y1[i], y1[order[1:]])
xx2 = np.minimum(x2[i], x2[order[1:]])
yy2 = np.minimum(y2[i], y2[order[1:]]) #计算相交框的面积
w = np.maximum(0.0, xx2 - xx1 + 1)
h = np.maximum(0.0, yy2 - yy1 + 1)
inter = w * h
#计算重叠度IOU:重叠面积/(面积1+面积2-重叠面积)
IOU = inter / (areas[i] + areas[order[1:]] - inter)
#找到重叠度不高于阈值的矩形框索引
left_index = np.where(IOU <= thresh)[0]
#将order序列更新,由于前面得到的矩形框索引要比矩形框在原order序列中的索引小1,所以要把这个1加回来
order = order[left_index + 1]
print(keep)
if __name__ == '__main__':
dets=[[0,0,100,101,0.9],[5,6,90,110,0.7],[17,19,80,120,0.8],[10,8,115,105,0.5]]
dets=np.array(dets)
nms(dets,0.5)
print IOU1(dets[0],dets[2])
【NMS与IOU代码】的更多相关文章
- NMS的实现代码详解
NMS代码说明(来自Fast-RCNN) 个人觉得NMS包含很多框,其坐标为(x1,y1,x2,y2),每个框对应了一个score,我们将按照score得分降序,并将第一个最高的score的框(我们叫 ...
- 非极大值抑制(NMS,Non-Maximum Suppression)的原理与代码详解
1.NMS的原理 NMS(Non-Maximum Suppression)算法本质是搜索局部极大值,抑制非极大值元素.NMS就是需要根据score矩阵和region的坐标信息,从中找到置信度比较高的b ...
- Faster RCNN代码理解(Python)
转自http://www.infocool.net/kb/Python/201611/209696.html#原文地址 第一步,准备 从train_faster_rcnn_alt_opt.py入: 初 ...
- NMS 和 Soft-NMS
转自https://zhuanlan.zhihu.com/p/42018282 一 NMS NMS算法的大致思想:对于有重叠的候选框:若大于规定阈值(某一提前设定的置信度)则删除,低于阈值的保留.对于 ...
- mmdetection源码剖析(1)--NMS
mmdetection源码剖析(1)--NMS 熟悉目标检测的应该都清楚NMS是什么算法,但是如果我们要与C++和cuda结合直接写成Pytorch的操作你们清楚怎么写吗?最近在看mmdetectio ...
- NMS技术总结(NMS原理、多类别NMS、NMS的缺陷、NMS的改进思路、各种NMS方法)
前言 本文介绍了NMS的应用场合.基本原理.多类别NMS方法和实践代码.NMS的缺陷和改进思路.介绍了改进NMS的几种常用方法.提供了其它不常用的方法的链接. 本文很早以前发过,有个读者评论说 ...
- 论文阅读笔记二十七:Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks(CVPR 2016)
论文源址:https://arxiv.org/abs/1506.01497 tensorflow代码:https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn 室友对 ...
- cascade rcnn
在region proposal阶段采用不同的iou. 第一幅图,不同颜色的线是用不同的region proposal的iou阈值,横坐标是region proposal生成的框与gt的原始iou,纵 ...
- 中文版 Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks
Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 摘要 最先进的目标检测网络依靠区域提出算法 ...
随机推荐
- [PHP] 05 - Cookie & Session
故事背景 同 http, html, REST API 一样属于基础性的知识内容. [Node.js] 07 - Html and Http [Node.js] 08 - Web Server and ...
- Mac 环境 Vue 开发 CPU 占用率高 问题
Mac开发Vue应用时,发现CPU风扇转的老高. htop查看一下: 问题找到了,就是这个dev-server.js,node起的进程. 然后就是 dtruss -p 1230(进程ID) 命名跟踪一 ...
- Ubuntu Linux 解决 bash ./ 没有那个文件或目录 的方法
Ubuntu Linux 解决 bash ./ 没有那个文件或目录 的方法 经常在ubuntu 64位下运行 ./xxx 会跳出来说没有这个文件或者目录,但是ls看又有这个文件,很是奇怪. 其实原因很 ...
- 在springBoot中配置web.xml中配置的servlet
第一种 web.xml (截取的需要转换的) 当拦截到 /socke t时执行该servlet <servlet> <servlet-name>websocket</se ...
- 【CF587F】Duff is Mad AC自动机+分块
[CF587F]Duff is Mad 题意:给出n个串$s_1,s_2..s_n$,有q组询问,每次给出l,r,k,问你编号在[l,r]中的所有串在$s_k$中出现了多少次. $\sum|s_i|, ...
- HTTP协议(web开发)
HTTP协议 HTTP协议简介 超文本传输协议(英文:HyperText Transfer Protocol,缩写:HTTP)是一种用于分布式.协作式和超媒体信息系统的应用层协议.HTTP是万维网的数 ...
- How to view assertions in the Verdi waveform viewer
In the Cadence Simvision waveform viewer, I can see every assertions listed as a hierarchical signal ...
- scala 可变集合与内存清理的关系
留坑待填 使用scala.collection.mutable._期间,发现了当程序运行内存开销较多时,使用系统工具进行内存清理,然后程序报出了变量找不到.内存无法访问.数组访问越界,堆栈溢出等多种错 ...
- ThinkPHP框架 AJAX方法返回 AJAX实现分页例子:
在模块控制器Controller文件夹里创建一个 FenyeController.class.php控制器 <?php namespace Admin\Controller; use Think ...
- 【吴恩达课后测验】Course 1 - 神经网络和深度学习 - 第二周测验【中英】
[中英][吴恩达课后测验]Course 1 - 神经网络和深度学习 - 第二周测验 第2周测验 - 神经网络基础 神经元节点计算什么? [ ]神经元节点先计算激活函数,再计算线性函数(z = Wx + ...