非极大值抑制顾名思义就是抑制不是极大值的元素,搜索局部的极大值.这个局部代表的是一个邻域,邻域有两个参数可变,一个是邻域的维数,二是邻域的大小.这里不讨论通用的NMS算法,而是用于在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,经分类器分类识别后,每个窗口都会得到一个分数.但是滑动窗口会导致很多窗口与其他窗口存在包含或者大部分交叉的情况.这时就需要用到NMS来选取那些邻域里分数最高,并且抑制那些分数低的窗口. # import the necessary packages…

在上一篇里我们实现了forward函数.得到了prediction.此时预测出了特别多的box以及各种class probability,现在我们要从中过滤出我们最终的预测box. 理解了yolov3的输出的格式及每一个位置的含义,并不难理解源码.我在阅读源码的过程中主要的困难在于对pytorch不熟悉,所以在这篇文章里,关于其中涉及的一些pytorch中的函数的用法我都已经用加粗标示了并且给出了相应的链接,测试代码等. obj score threshold 我们设置一个obj score t…

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,经分类器分类识别后,每个窗口都会得到一个分数.但是滑动窗口会导致很多…

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,现在识别出了3个人脸,但该三个人脸其实都为同一个目标,只是位置不同,置信度也不一样. 这时候,我们想要是置信度最高的"0.97"的检测结果,以及位置信息. 那么,我们就可以采用NMS的方式,来得到我们想要的最后的结果. 原理: 对于Bounding Box的列表B及其对应的置信度S,采用下面的…

转自:https://www.cnblogs.com/makefile/p/nms.html 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…

因为之前对比了RoI pooling的几种实现,发现python.pytorch的自带工具函数速度确实很慢,所以这里再对Faster-RCNN中另一个速度瓶颈NMS做一个简单对比试验. 这里做了四组对比试验,来简单验证不同方法对NMS速度的影响. 方法1:纯python语言实现:简介方便.速度慢 方法2:直接利用Cython模块编译 方法3:先将全部变量定义为静态类型,再利用Cython模块编译 方法4:在方法3的基础上再加入cuda加速模块, 再利用Cython模块编译,即利用gpu加速 一.…

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…

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…

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ground-truth所包含的总区域. 重叠区域和并集区域的比值,就是IoU. 1.1 为什么使用IoU来评估目标检测器 与分类任务不同,我们预测的bounding box的坐标需要去匹配ground-truth的坐标,而坐标完全匹配基本是不现实的.因此,我们需要定义一个评估指标,奖励那些与gro…

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…