IoU与非极大值抑制（NMS）的理解与实现

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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…

IOU和非极大值抑制

如何判断对象检测算法运作良好呢? 一.交并比(Intersection over union,IoU) 是产生的候选框(candidate bound)与原标记框(ground truth bound)的交叠率,即它们的交集与并集的比值,理想情况下是完全重叠,即比值为1 一般约定,在计算机检测任务中,如果IoU≥0.5,就说检测正确.当然0.5只是约定阈值,你可以将IoU的阈值定的更高.IoU越高,边界框越精确. 二.非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,NMS) 非极大…

第二十七节，IOU和非极大值抑制

你如何判断对象检测算法运作良好呢?在这一节中,你将了解到并交比函数,可以用来评价对象检测算法. 一并交比(Intersection over union ) 在对象检测任务中,你希望能够同时定位对象,所以如果实际边界框是这样的,你的算法给出这个紫色的边界框,那么这个结果是好还是坏?所以交并比(loU)函数做的是计算两个边界框交集和并集之比.两个边界框的并集是这个区域,就是属于包含两个边界框区域(绿色阴影表示区域),而交集就是这个比较小的区域(橙色阴影表示区域),那么交并比就是交集的大小,这个橙…

非极大值抑制(NMS)

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…

pytorch实现yolov3(4) 非极大值抑制nms

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…