目标检测中NMS（非极大抑制）

最新推荐文章于 2024-07-25 21:56:26 发布
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#python #深度学习

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非极大值抑制（NMS）：目标检测中的去冗余关键技术
2401_85760095的博客
07-03 942
本文将详细解释NMS的工作原理，并提供代码示例，帮助读者深入理解这一目标检测中不可或缺的技术。NMS通过比较检测框的置信度和它们之间的交并比（Intersection over Union, IoU），去除重叠度高的检测框。非极大值抑制（NMS）是目标检测中的一项基础技术，它通过去除重叠的检测框来提高检测结果的质量。通过本文的学习和实践，您应该能够理解NMS的工作原理，并能够在目标检测任务中应用这一技术。本文提供了一个全面的NMS指南，包括NMS的基本概念、工作原理、代码实现、应用场景、局限性和改进方法。
目标检测——NMS非极大值抑制（原理+代码）
m0_74055982的博客
05-10 1万+
非极大值抑制（NMS），顾名思义就是抑制不是最大值的元素，在目标检测当中，就是提取置信度高的目标检测框，而抑制置信度低的框。一般来说，在模型输出到目标框的时候，目标框会非常多，其中有很多重复的框会定位到同一个目标上，NMS用来筛选掉多余的框，来获得真正的目标框。如下图，YOLOv1中使用到的NMS的过程，在模型预测后，会产生很多的框，经过NMS的处理，最后显示出的效果就非常的好。
目标检测nms python代码_目标检测中IOU和NMS的python实现
weixin_36085931的博客
02-12 288
IOU：两个框的交并比import numpy as npdef compute_iou(box1, box2, wh=False):"""compute the iou of two boxes.Args:box1, box2: [xmin, ymin, xmax, ymax] (wh=False) or [xcenter, ycenter, w, h] (wh=True)wh: the for...
记录之目标检测NMS（非极大值抑制）
qq_41368074的博客
07-23 1138
NMS
NMS代码实现
qq_45489225的博客
12-10 710
-------------------------------------------------------- Fast R-CNN中的NMS实现 -------------------------------------------------------- import numpy as np def py_cpu_nms(dets, thresh): """Pure Python NMS baseline.""" x1 = dets[:, 0]
Canny边缘检测（高斯滤波，计算图像的梯度和梯度方向，非极大值抑制NMS，双阈值筛选边缘）
01-20
Canny边缘检测： 计算机如何识别边缘：即颜色变化强度大的地方，即像素变化大的地方。 1.高斯滤波：高斯滤波的就是先找到高斯滤波核然后再进行卷积    1.1高斯噪声 首先我们先说一下，什么是高斯噪声？高斯噪声就是它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。其在图像当中常表现为能引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。噪声的出现会给图像带来干扰，让图像变得不清楚。 高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。消除图像在数字化过程中产生或者混入的噪声。    1.2高斯滤波核计算 二维高斯分布： 假定中心点的坐标是（0
目标检测之非极大值抑制——NMS
AndrewPerfect的博客
07-04 1274
非极大值抑制是一种在任务中常用的后处理技术，主要用于。NMS的主要目的是，从而提高检测结果的精确度。
非极大值抑制（NMS）在边缘检测与目标检测等计算机视觉任务中的广泛应用
最新发布
08-27
文档的源文件目前已存储在独立存储库中，该存储库地址为 https://.com/mathjax/mathjax-docsHTML；而当前版本的文档可通过http://docs.mathjax.org/访问。若你发现文档存在需修正或补充的内容，可直接在线提交相关...
目标检测的NMS（非极大值抑制，Non-Maximum Suppression）
weixin_42495721的博客
09-09 2908
非极大值抑制NMS概述一、NMS 原理二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 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。 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
【目标检测】非极大值抑制（Non-Maximum Suppression, NMS）步骤与实现
SimpleLearning
07-25 763
计算两个边界框的交集坐标# 计算交集面积# 计算每个边界框的面积# 计算并集面积# 计算IoU= 0 else 0return ioupicked = [] # 存储被选择的边界框索引indexes = np.argsort(scores)[::-1] # 按分数降序排列索引picked.append(current) # 选择当前最高分的边界框indexes = indexes[1:] # 移除当前最高分的索引。
目标检测之NMS
qq_37902216的博客
02-07 1312
NMS，全称为Non-maximum suppression，非极大值抑制，是一种去除非极大值的算法，常用于计算机视觉中的边缘检测、目标检测等。其作用是去掉detection任务中重复的检测框。 算法流程 给出一张图片和其上面许多物体检测的候选框（即每个框可能代表某种物体），但是这些框很可能有相互重叠的部分，我们要做的就是只留下最优的框。假设有N个框，每个框被分类器计算得到的分数为Si，i∈[...
Canny边缘检测Step3——梯度幅值的非极大值抑制（NMS）详解
Polaris的博客
10-07 1万+
一、背景知识   Canny算子中的非极大值抑制是在对图像进行梯度求取之后，在梯度方向进行的运算。在John Canny提出Canny算子的论文中，非最大值抑制只是在0、90、45、135四个梯度方向上进行，每个像素点梯度方向按照相近程度用这四个方向来代替。   这样做的好处是简单， 但是这种简化的方法无法达到最好的抑制效果。 因为自然图像中的边缘梯度方向不一定只可能沿着这四个方向。实际图像中的像素点是离散的二维矩阵，处于中心位置C处的梯度方向的两侧的点不一定存在，为了方便表示，我们可以称这两个点为亚像素点
nms
JullyZ
04-25 427
import numpy as np #rects[i][0:3] is positive, rects[i][4] is prob def nms(boxes, threshold): boxes = np.array(boxes) if len(boxes)==0: return boxes x1 = boxes[:, 0] y1 = boxe...
计算机视觉之非极大值抑制(NMS)以及各种变形
黄小黄的窝
10-22 1123
NMS：Non-Maximum Suppression NMS，称为非极大值抑制，是目标检测框架中的后处理模块，主要用于删除高度冗余的bbox。 在目标检测的过程中，对于每个obj在检测的时候回产生多个bbox，NMS的本质就是对每个obj的多个bbox去冗余，得到最终的检测结果。 对于检测任务，NMS是一个必需的部件，其为对检测结果进行冗余去除操作的后处理算法。标准的NMS为手工设计的，基于一个固定的距离阈值进行贪婪聚类，（greedily accepting local maxima and disca
目标窗口检测算法-NMS非极大值抑制
u014410989的专栏
08-17 1067
目标窗口检测算法-NMS非极大值抑制 https://chenzomi12.github.io/2016/12/14/YOLO-nms/ 【python】numpy.where功能详解-位置函数 https://blog.youkuaiyun.com/brucewong0516/article/details/80098524 python中np.where的使用方法 https://jingyan.baid...
目标检测：NMS——非极大值抑制
fu6543210的博客
05-20 5276
NMS（non maximum suppression），中文名非极大值抑制，在很多计算机视觉任务中都有广泛应用，如：边缘检测、目标检测等。 先理解一下iou计算方式： ＩＯＵ可以点击：https://blog.youkuaiyun.com/fu6543210/article/details/80380497 其次才是理论部分： 在物体检测中NMS（Non-maximum suppression...
图像处理：推导Canny边缘检测算法
m0_62919535的博客
10-11 1万+
Canny算法的历史年代久远，但它却是我目前接触的当中使用的最多的一种，它的好是好在哪里，为什么它在目前的研究当中被广泛使用？如果只停留在表面的调用上，我们并不能厚颜无耻的说我们已经是一个专家了，推导它的底层逻辑，是否能在我们以后的学习中为我们提供一些好的思路呢？我不知道，因为只有试过才知道。
边缘检测中非极大值抑制简单解释
热门推荐
阿桑的专栏
05-30 1万+
首先要明白的是: (a.) canny算子中非最大抑制(Non-maximum suppression)是回答这样一个问题: “当前的梯度值在梯度方向上是一个局部最大值吗?” 所以,要把当前位置的梯度值与梯度方向上两侧的梯度值进行比较. (b.) 梯度方向垂直于边缘方向, 这一点不要误解. - Q1: 插值是何意？为啥取g1,g2为一组，g3,g4为一组计算插值？ A: 首先, 虽...
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