非最大抑制，挑选和目标重叠框 yolo思想原理

待办

https://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/52711706

根据分类器类别分类概率做排序，(框的类别排序)

搜索局部最大值，抑制不是最大的元素。非最大抑制

为什么box bunding要做回归，因为box周围点相对中心锚点的位置是线性函数所以要做回归比较好。

yolo想法：

分成sxs个格子，每个格子b个boundingbox,同时输出这些box的检测各个物体的概率，通过非最大抑制找到最大概率的位置。总共会输出的box个数是sxsxb.

非最大抑制，挑选和目标重叠框 yolo思想原理的更多相关文章

  1. 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 ...

  2. IoU与非极大值抑制（NMS）的理解与实现

    1. IoU(区域交并比) 计算IoU的公式如下图,可以看到IoU是一个比值,即交并比. 在分子中,我们计算预测框和ground-truth之间的重叠区域: 分母是并集区域,或者更简单地说,是预测框和 ...

  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. 目标检测 非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）

    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.也可以理解为只取置信度最高的一个识别结果. 举例:  如图所示,现在 ...

  5. 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 ...

  6. 目标检测,主要问题发展，非极大值抑制中阈值也作为参数去学习更满足end2end,最近发展趋势和主要研究思路方向

    目标检测,主要问题发展,非极大值抑制中阈值也作为参数去学习更满足end2end,最近发展趋势和主要研究思路方向 待办 目标检测问题时间线 特征金字塔加滑窗 对象框推荐 回归算法回归对象框 多尺度检测 ...

  7. 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 ...

  8. 【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 ...

  9. 非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）

    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.这个局部代表的是一个邻域,邻域有两个参数可变,一是邻域的维数,二 ...

随机推荐

  1. Jmeter 连接Redis获取数据集

    公司开展了新的业务活动,需要配合其他部门做压测,由于脚本中的手机号和用户的uid需要参数化而且每次均不能重复,最初的考虑使用csv的方式来获取数据,比较头疼的问题是集群节点需要维护测试数据,所以我将所 ...

  2. pikachu-跨站脚本漏洞（XSS）

    一.跨站脚本漏洞概述 1.1 什么是XSS漏洞?     XSS是一种发生在Web前端的漏洞,其危害的对象也主要是前端用户. 1.2 XSS如何攻击? 二.跨站脚本漏洞类型及测试流程 2.1 跨站脚本 ...

  3. Zookeeper分布式协调即分布式锁机制

    主要用到的Zookeeper机制: 临时+有序节点,节点watch机制 过程: 发生分布式锁竞争时,参与竞争的各个客户端服务都到Zookeeper的同一父节点(代表着同一把锁)下建立自己的临时+有序子 ...

  4. linux 基础入门(8) 软件安装 rpm、yum与源码安装详解

    8.软件 RPM包安装 8.1rpm安装 rpm[选项]软件包名称 主选项 -i 安装 -e卸载 -U升级 -q查找 辅助选项 -ⅴ显示过程 -h --hash 查询 -a-all查询所有安装的包 - ...

  5. 物联网开源框架Thingsboard使用总结

    Thingsboard中文社区:http://thingsboard.iotschool.com/ 参考网址:https://thingsboard.io/docs/getting-started-g ...

  6. win7无法访问局域网中其它计算机：0x80070035

    https://zhidao.baidu.com/question/304232217962584564.html https://jingyan.baidu.com/article/ff411625 ...

  7. GHM论文笔记（CVPR2019）

    目录 作者要解决的问题 Focal loss(CVPR2017) Focal loss的解决方案 Focal loss的不足 设计思路 梯度与样本的关系 梯度分布计算方法:将0-1的梯度切bin,计算 ...

  8. 离线部署ArcGIS Runtime for Android100.5.0

    环境 系统:window 7 JDK:1.8.0_151 Maven:3.6.1 Android Studio:2.3 ArcGIS Runtime SDK for Android:100.5.0 1 ...

  9. 安全师（网络安全类pdf电子书籍）

    2020-02-17  天气晴,西安. 今天找到一个可以下载网络安全(渗透,kali,web)电子书籍网站. https://www.secshi.com/

  10. Lucene索引维护(添加、修改、删除)

    1. Field域属性分类 添加文档的时候,我们文档当中包含多个域,那么域的类型是我们自定义的,上个案例使用的TextField域,那么这个域他会自动分词,然后存储            我们要根据数 ...