非极大值抑制(Non-Maximum suppression,NMS)是物体检测流程中重要的组成部分.它首先基于物体检测分数产生检测框,分数高的检测框M被选中,其他与被选中检测框又明显重叠的检测框被抑制.该过程不断递归的应用于其余检测框.根据算法设计,如果一个物体处于预设的重叠阈值之内,可能会导致检测不到该待检测物体.因此,我们提出了Soft-NMS算法,该连续函数对非最大检测框的检测分数进行衰减而彻底移除.它仅需要对传统的NMS算法进行简单的改动而且不增加额外的参数.该Soft-NMS具有与传…

​前言: 目标检测是计算机视觉中的一项传统任务.自2015年以来,人们倾向于使用现代深度学习技术来提高目标检测的性能.虽然模型的准确性越来越高,但模型的复杂性也增加了,主要是由于在训练和NMS后处理过程中的各种动态标记.这种复杂性不仅使目标检测模型的实现更加困难,而且也阻碍了它从端到端风格的模型设计. 关注公众号CV技术指南,及时获取更多计算机视觉技术总结文章. 早期方法 (2015-2019) 自2015年以来,人们提出了各种深度学习中的目标检测方法,给该领域带来了巨大的影响.这些方法主要分为…

目标检测(object detection)是计算机视觉中非常具有挑战性的一项工作,一方面它是其他很多后续视觉任务的基础,另一方面目标检测不仅需要预测区域,还要进行分类,因此问题更加复杂.最近的5年使用深度学习方法进行目标检测取得了很大的突破,因此想写一个系列来介绍这些方法.这些比较重要的方法可以分成两条主线,一条是基于区域候选(region proposal)的方法,即通过某种策略选出一部分候选框再进行后续处理,比如RCNN-SPP-Fast RCNN-Faster RCNN-RFCN等:另一…

Fast RCNN更准一些.其损失函数比YOLO简单. YOLO更快 YOLO(You Only Look Once) 简介: 测试过程: 训练过程: 坐标.含有.不含.类别预测 目标检测的效果准确率 mAP:值1-100,m是mean. YOLO v2 YOLO v2: https://arxiv.org/abs/1612.08242 改进部分: 1.使用了BN层提升了2%(Batch Normalization).有助于规范化模型,提升收敛速度,可以在舍弃dropout优化后依然不会过拟合.…

Yolov5目标检测训练模型学习总结 一.YOLOv5介绍 YOLOv5是一系列在 COCO 数据集上预训练的对象检测架构和模型,代表Ultralytics 对未来视觉 AI 方法的开源研究,结合了在数千小时的研究和开发中获得的经验教训和最佳实践. 下面是YOLOv5的具体表现: 我们可以看到上面图像中,除了灰色折线为EfficientDet模型,剩余的四种都是YOLOv5系列的不同网络模型. 其中5s是最小的网络模型,5x是最大的网络模型,而5m与5l则介于两者之间. 相应地,5s的精度小模型…

1.非极大值抑制步骤 非极大值抑制算法(Non-maximum suppression,NMS)在目标检测中经常用到.我们的检测算法可能对同一目标产生多次检测的结果,非极大值抑制算法可以保证每个目标只检测一次,找到检测效果最好的框. (1)去除所有预测框置信度于某个阈值的框,这里的阈值选取为0.5. (2)在剩下的1.2.4.5.6号框中选取置信度最大的,即图中5号框,比较除5号框以外所有框于5号框的交并比,若交并比大于某个阈值(人工给定的值),则抑制这些不是局部极大值预测框输出. (3)再从剩…

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,为了得到效果最好的那一个,需要使用一定的过滤技术把多余的框过滤掉.NMS应运而生. 现,假设有一个候选BOXES的集合B和其对应的SCORES集合S: 1.找出分数最高的那个框M: 2.将M对应的BOX从B中删除: 3.将删除的BOX添加到集合D中: 4.从B中删除与M对应的BOX重叠区域大于阈值Nt的…

目标检测:nms源码解析 原理:选定一个阈值,例如为0.3,然后将所有3个窗口(bounding box)按照得分由高到低排序.选中得分最高的窗口,遍历计算剩余的2窗口与该窗口的IOU,如果IOU大于阈值0.3,则窗口删除(保留得分高的窗口),再从剩余的窗口中选得分最高的,重复该过程,直到所有窗口都被计算过. import cv2 import numpy as np import random def nms(dets, thresh): print(dets) x1 = dets[:, 0]…

"目标检测"是当前计算机视觉和机器学习领域的研究热点.从Viola-Jones Detector.DPM等冷兵器时代的智慧到当今RCNN.YOLO等深度学习土壤孕育下的GPU暴力美学,整个目标检测的发展可谓是计算机视觉领域的一部浓缩史.整个目标检测的发展历程已经总结在了下图中:(非常感谢mooc网提供的学习视频:https://coding.imooc.com/class/298.html) 图 1. 目标检测发展历程图 可以看出,在2012年之前,在目标检测领域还是以传统手工特征的检…

YOLOv4:目标检测(windows和Linux下Darknet 版本)实施 YOLOv4 - Neural Networks for Object Detection (Windows and Linux version of Darknet ) YOLOv4论文链接:https://arxiv.org/abs/2004.10934 链接地址:https://github.com/AlexeyAB/darknet darknet链接地址:http://pjreddie.com/darknet…