"""nms输入的数据为box的左上角x1,y1与右下角x2,y2+confidence,rows=batch_size,line=[x1,y1,x2,y2,confidence];首先将batch_size按照已给的confidence从大到小排序,将最大confidence的box保存,而后与其它batch_size-1个boxes进行iou,得到新的batch_size-1个iou(confidence),然后与阈值(threshold)相比较,保留满足阈值的boxes…

import numpy as np boxes = np.array([[200, 200, 400, 400], [220, 220, 420, 420], [200, 240, 400, 440], [240, 200, 440, 400], [1, 1, 2, 2]], dtype=np.float32)boxscores = np.array([0.9, 0.8, 0.7, 0.6, 0.5], dtype=np.float32) # 不放在里面是因为scores会发生变化 def s…

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.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,二是邻域的大小.这里不讨论通用的NMS算法(参考论文<Efficient Non-Maximum Suppression>对1维和2维数据的NMS实现),而是用于目标检测中提取分数最高的窗口的.例如在行人检测中,滑动窗口经提取特征,经分…

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,模型会计算各个类别的预测概率,选择最大的那个p,也叫p是这个框的置信度. 在同一张图像上,我们将预测类别非背景的预测边界框按照置信度排序,得到列表L.从L中选择最高的B1作为基准,将所有与B1的交并比大于某个阀值的非基准预测边界框从L中移除.(这里阀值是超参数). 这样,L保留了置信度最高的预测边界框,并移…

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.非极大值抑制这个方法可以确保你的算法对每个对象只检测一次. 来,我们吃一颗栗子: 假设你需要在这张图片里检测行人和汽车,你可能会在上面放个19×19网格,理论上这辆车只有一个中点,所以它应该只被分配到一个格子里,左边的车子也只有一个中点,所以理论上应该只有一个格子做出有车的预测.   实践中当你运行对象分类和定…

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部分时,即位于上面边框的y2大于下面边框的y1,且左边边框的x2大于右边边框的x1时,IOU才大于0. 否则A和B不重叠,IOU等于0. 若两个边框重叠,设重叠边框为C,x1 = maximum(Ax1,Bx1),x2 = minimum(Ax2,Bx2).y坐标计算同理. 那么C的w等于x2 - x1,h等…

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,造成这种情况的原因通常是因为一部分人脸被重复框了多次,虽然多个框框的是同一张人脸,但这些重复的框的位置是不同(有的框多了,有的框少了,有的框偏了...),那么NMS的目的就是从这些重复的框中选出一个局部最优的框作为局部的最终输出,理想状态下,30个框经过NMS最终只剩下10个作为整体的最终输出(因为存…

定义与介绍(NMS 以及soft-NMS也有简单的介绍): https://www.cnblogs.com/makefile/p/nms.html IoU的介绍这篇写的不错: https://oldpan.me/archives/iu-iou-intersection-over-union-python…

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:找到局部最大值,并删除邻域内其他的值. 简单说一下流程: 首先剔除背景(背景无需NMS),假设有6个边界框,根据分类置信度对这6个边界框做降序排列,假设顺序为A.B.C.D.E.F. 从置信度最大的边界框A开始,分别判断B-F这5个边界框与A的交并比IOU是否大于设定的阈值: 如果B.C和A的IOU超过阈值,则删除B.C,其余D.E.F保留:并且A是我们的一个输出: 在保留的边界框D.E.F中选出置信度最大的D,继续判断D与E.F的IOU,和步骤2一样,如果IOU大于阈值…