NMS 和 Soft-NMS

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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,有个读者评论说没有介绍多类别NMS让他不满意,因此特来补充.顺便补充了NMS的缺点和改进思路. 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读.CV招聘信息. Non-Maximum Suppression(NMS)非极大值抑制.从字面意思理解,抑制那些非极大值的元素,保留极大…

论文阅读笔记四十八：Bounding Box Regression with Uncertainty for Accurate Object Detection(CVPR2019)

论文原址:https://arxiv.org/pdf/1809.08545.pdf github:https://github.com/yihui-he/KL-Loss 摘要大规模的目标检测数据集在进行ground truth 框标记时仍存在这歧义,本文提出新的边界框的回归损失针对边界框的移动及位置方差进行学习,此方法在不增加计算量的基础上提高不同结构定位的准确性.而学习到的位置变化用于在进行NMS处理时合并两个相邻的边界框. 介绍在大规模目标检测数据集中,一些场景下框的标记是存在歧义的,十…

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…

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.对于无重叠的候选框:都保留. 所谓非极大值抑制:先假设有6个输出的矩形框(即proposal_clip_box),根据分类器类别分类概率做排序,从小到大分别属于车辆的概率(scores)分别为A.B.C.D.E.F. (1)从最大概率矩形框F开始,分别判断A~E与F的重叠度IOU是否大于某个设定的阈值;…

一分钟速学 | NMS, IOU 与 SoftMax

非极大抑制 NMS的英文是Non-maximum suppression的缩写. 简单的说,就是模型给出了多个重叠在一起的候选框,我们只需要保留一个就可以了.其他的重叠的候选框就删掉了,效果可见下图: 交并比 IoU的英文全称Intersection over Union,就是两个候选框区域的交集面积比上并集的面积,用下图可以理解: hard-NMS hard-nms其实就是经典版本的NMS的方法.就是根据模型给出每个box的置信度从大到小进行排序,然后保留最大的,删除所以与这个最大置信度的候选…

NMS系列

NMS soft NMS softer NMS https://www.cnblogs.com/VincentLee/p/12579756.html…

ActiveMQ NMS使用过程中的一点经验

最近,项目中使用到了ActiveMQ获取第三方推送过来的数据.具体背景是:公司需要监控全国各地车辆实时运行的GPS数据,但监控本身不是公司做的,而是交给第三方公司做,第三方采集GPS数据后推送给我们.全国各地,近万台车辆,每台车辆每隔几秒就发送一次GPS位置数据,如果我们提供API给第三方公司去调用,显然无论是第三方还是我们这边,服务器都是是扛不住的,这么做也是不合理的,于是,便采取了消息队列,第三方采集到的数据直接推送到消息队列代理服务器,而己方从消息队列服务器取数据处理.以下对项目实践及其中…