目的:为了消除多余的框,找到最佳的物体检测的位置

思想: 选取那些领域里分数最高的窗口,同时抑制那些分数低的窗口

Soft-NMS

NMS(非极大值抑制算法)的更多相关文章

  1. 目标检测后处理之NMS(非极大值抑制算法)

    1.定义: 非极大值抑制算法NMS广泛应用于目标检测算法,其目的是为了消除多余的候选框,找到最佳的物体检测位置. 2.原理: 使用深度学习模型检测出的目标都有多个框,如下图,针对每一个被检测目标,为了 ...

  2. Non-Maximum Suppression,NMS非极大值抑制

    Non-Maximum Suppression,NMS非极大值抑制概述非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,NMS),顾名思义就是抑制不是极大值的元素,可以理解为局部最大搜索. ...

  3. 非极大值抑制算法(Python实现)

    date: 2017-07-21 16:48:02 非极大值抑制算法(Non-maximum suppression, NMS) 算法原理 非极大值抑制算法的本质是搜索局部极大值,抑制非极大值元素. ...

  4. 【56】目标检测之NMS非极大值抑制

    非极大值抑制(Non-max suppression) 到目前为止你们学到的对象检测中的一个问题是,你的算法可能对同一个对象做出多次检测,所以算法不是对某个对象检测出一次,而是检测出多次.非极大值抑制 ...

  5. 输出预测边界框,NMS非极大值抑制

    我们预测阶段时: 生成多个锚框 每个锚框预测类别和偏移量 但是,当同一个目标上可能输出较多的相似的预测边界框.我们可以移除相似的预测边界框.——NMS(非极大值抑制). 对于一个预测边界框B,模型会计 ...

  6. Non-maximum suppression(非极大值抑制算法)

    在RCNN系列目标检测中,有一个重要的算法,用于消除一些冗余的bounding box,这就是non-maximum suppression算法. 这里有一篇博客写的挺好的: http://www.c ...

  7. NMS(非极大值抑制)实现

    1.IOU计算 设两个边界框分别为A,B.A的坐标为Ax1,Ax2,Ay1,Ay2,且Ax1 < Ax2,Ay1 < Ay2.B和A类似. 则IOU为A∩B除以A∪B. 当两个边界框有重叠 ...

  8. 3分钟理解NMS非极大值抑制

    1. NMS被广泛用到目标检测技术中,正如字面意思,抑制那些分数低的目标,使最终框的位置更准: 2. 假如图片上实际有10张人脸,但目标检测过程中,检测到有30个框的位置,并且模型都认为它们是人脸,造 ...

  9. [DeeplearningAI笔记]卷积神经网络3.6-3.9交并比/非极大值抑制/Anchor boxes/YOLO算法

    4.3目标检测 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 3.6交并比intersection over union 交并比函数(loU)可以用来评价对象检测算法,可以被用来进一步改善对 ...

随机推荐

  1. docker 入门(1)

    1,docker 的安装卸载 https://docs.docker.com/install/linux/docker-ce/ubuntu/ 2,docker中的基本概念 镜像(Image) 容器(C ...

  2. MySQL面试题(二)

    ● 请你说一说mysql的四种隔离状态 参考回答: Mysql主要包含四种隔离状态: 事务隔离级别 脏读 不可重复读 幻读 读未提交(read-uncommitted) 是 是 是 不可重复读(rea ...

  3. poj 2081 Recaman's Sequence (dp)

    Recaman's Sequence Time Limit: 3000MS   Memory Limit: 60000K Total Submissions: 22566   Accepted: 96 ...

  4. tornado实现高并发爬虫

    from pyquery import PyQuery as pq from tornado import ioloop, gen, httpclient, queues from urllib.pa ...

  5. ubuntu搭建gerrit+gitweb代码审核系统

    一.Gerrit的简介 Gerrit是Google开源的一套基于web的代码review工具,它是基于git的版本管理系统.Google开源Gerrit旨在提供一个轻量级框架,用于在代码入库之前对每个 ...

  6. 变分推断到变分自编码器(VAE)

    EM算法 EM算法是含隐变量图模型的常用参数估计方法,通过迭代的方法来最大化边际似然. 带隐变量的贝叶斯网络 给定N 个训练样本D={x(n)},其对数似然函数为: 通过最大化整个训练集的对数边际似然 ...

  7. 修正zen cart商品评论显示太短的问题

    找到includes\modules\pages\product_reviews\header_php.php $reviews_query_raw = “SELECT r.reviews_id, l ...

  8. 构建的Web应用界面不够好看?快试试最新的Kendo UI R3 2019

    通过70多个可自定义的UI组件,Kendo UI可以创建数据丰富的桌面.平板和移动Web应用程序.通过响应式的布局.强大的数据绑定.跨浏览器兼容性和即时使用的主题,Kendo UI将开发时间加快了50 ...

  9. Puppet部署:安装puppet server、client

    Puppet部署:安装puppet server.client   puppet与其他手工操作工具有一个最大的区别就是 puppet的配置具有稳定性,因此你可以多次执行puppet,一旦你更新了你的配 ...

  10. c++命名空间namespace

    namespace 变量作用域的作用空间,这样可以防止相同名称的变量被调用时带来的问题#include "iostream" #include <string> usi ...