date: 2017-07-21 16:48:02 非极大值抑制算法(Non-maximum suppression, NMS) 算法原理 非极大值抑制算法的本质是搜索局部极大值,抑制非极大值元素. 算法用途 如在物体检测中可以通过应用NMS算法来消除多余的交叉重复的窗口,使在同一物体的多个检测窗口中保留下得分最高的窗口. NMS算法亦可用于视频跟踪/数据挖掘/3D重建以及文理分析等. 算法实现思路 首先迭代所有的点,迭代每一个点的时候判断该点是否符合局部最大值的条件. NMS算法在三邻域情况下

非极大抑制(Non-Maximum Suppression) Non-Maximum Suppression for Object Detection in Python RCNN 和微软提出的 SPP_net 等著名的目标检测模型,在算法具体的实施过程中,一般都会用到 non-maximum suppress(非最大值抑制,抑制即忽略, 也即忽略那些值(IoU)高于提供的阈值的) 的机制. 引入 non-maximum suppression 的目的在于:根据事先提供的 score 向量,以及

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

4.3目标检测 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 3.6交并比intersection over union 交并比函数(loU)可以用来评价对象检测算法,可以被用来进一步改善对象检测算法的性能. 如何评价一个算法的好坏,即如图中假设红色框线表示 真实的对象所在边界框,紫色框线表示 模型预测的对象所在边界框.通过计算两个边界框交集和并集的比用于评价对象检测算法的好坏. 在对象检测的算法中,如果IoU>0.5则认为检测正确.0.5是人为定义的阈值,也可以定义为0.5及以上的值

图像金字塔 1.在从cv2.resize中,传入参数时先列后行的 2.使用了python中的生成器,调用时使用for i in pyramid即可 3.scaleFactor是缩放因子,需要保证缩放后的图不小于最小尺寸,对应神经网络就是训练尺寸 '''图像金字塔''' def resize(img, scaleFactor): # cv2.resize先接收列后接收行,返回亦然 return cv2.resize(img, (int(img.shape[1] * (1/scaleFactor))

非极大抑制(Non-maximum suppression)python代码实现原创Butertfly 发布于2018-11-20 18:48:57 阅读数 293 收藏展开定位一个物体,最后算法就找出了一堆的方框,我们需要判别哪些矩形框是没用的.非极大值抑制:先假设有6个矩形框,根据分类器类别分类概率做排序,从大到小分别属于物体的概率分别为A.B.C.D.E.F. (1)从最大概率矩形框F开始,分别判断B~F与A的重叠度IOU是否大于某个设定的阈值; (2)假设B.D与F的重叠度超过阈值,那么

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

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

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

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

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

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.

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

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

非最大抑制,挑选和目标重叠框 yolo思想原理 待办 https://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/52711706 根据分类器类别分类概率做排序,(框的类别排序) 搜索局部最大值,抑制不是最大的元素.非最大抑制 为什么box bunding要做回归,因为box周围点相对中心锚点的位置是线性函数所以要做回归比较好. yolo想法: 分成sxs个格子,每个格子b个boundingbox,同时输出这些box的检测各个物体的概率,通过非最大抑制找到最大概率

本节翻译自:https://blog.paperspace.com/how-to-implement-a-yolo-v3-object-detector-from-scratch-in-pytorch-part-4/ 前一节我们实现了网络的前向传播.这一节我们对检测输出设置目标置信度阈值和进行非极大值抑制. 必要条件: 1.此系列教程的Part1到Part3. 2.Pytorch的基本知识,包括如何使用nn.Module,nn.Sequential,torch.nn.parameter类构建常规

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

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

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