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NMS(Non-Maximum Suppression)算法本质是搜索局部极大值,抑制非极大值元素。NMS就是需要根据score矩阵和region的坐标信息,从中找到置信度比较高的bounding box。NMS是大部分深度学习目标检测网络所需要的,大致算法流程为:
1.对所有预测框的置信度降序排序
2.选出置信度最高的预测框,确认其为正确预测,并计算他与其他预测框的IOU
3.根据2中计算的IOU去除重叠度高的,IOU>threshold就删除
4.剩下的预测框返回第1步,直到没有剩下的为止
Proposal:产生proposal区域后,使用每类网络给出每个框的每类置信度,使用回归网络修正位置,最终应用NMS。目的是在目标检测中消除多余的检测框,找到最佳的物体检测的位置。