转 非极大值抑制（NMS）的几种实现

最新推荐文章于 2025-01-30 00:30:00 发布
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该博客主要围绕非极大值抑制（NMS）展开，介绍了其几种实现方式。NMS是信息技术领域的重要算法，在目标检测等方面有广泛应用，了解其不同实现有助于提升相关技术能力。
C++实现非极大值抑制（NMS）
PixelDude的博客
09-05 531
在每一轮循环中，我们首先将当前得分最高的边界框加入结果列表中，并计算其与其他边界框的IoU。非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，简称NMS）是一种常用的计算机视觉算法，用于在目标检测和边缘检测等任务中抑制冗余的边界框或者特征点。首先，我们需要定义一个边界框（Bounding Box）的结构体，用于存储边界框的坐标和得分信息。在上述示例中，我们创建了一个包含四个边界框的列表，并定义了一个阈值为0.5。该函数接收一个边界框列表和一个阈值，并返回一个经过非极大值抑制后的边界框列表。
nms python代码_浅谈NMS的多种实现
weixin_35871519的博客
12-30 935
最近刚好结束了面试，在假期正好整理一下。面某独角兽时有一个印象比较深刻的问题就是手写nms算法。按理说这个应该烂大街了，但是我方向并不是目标检测啊，后面知道面试官应该是做这个方向的，问我知道不？但目标检测毕竟是通用算法，或多或少了解一些，但肯定只是看过而已，知道大概的意思，手写还是有点痛苦。勉强写了一些，结果面试官来了一句，不排序行么？我当场懵逼，nms现有算法就是要求排序啊，不排序也行？但他竟然...
c++版 nms
weixin_34378922的博客
09-19 898
  目前这个代码运行会报一些错误，还要再修改修改才行 #include<iostream> #include<vector> #include<algorithm> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> using namespace std; typedef struct Bbox{ ...
基于Detectron2 & AdelaiDet的BlendMask训练 BlendMask环境配置 COCO数据集
Majesty__的博客
02-25 1333
detectron2实现自己数据集的训练验证，以及AdelaiDet和detectron2的使用
c++版的NMS（非极大抑制）实现
热门推荐
ltshan139的专栏
03-14 1万+
NMS(非极大抑制)是深度学习目标检测中常用的小算法，用来过滤掉同一个物体上的那些置信度较低的bbboxes，最后只剩下该目标检测框集中最大置信度的那个。 算法原理 说它是小算法的原因是其原理很简单。 1）先对输入检测框按置信度由高到低排序 2）挑选第一个检测框(即最高置信度，记为A）和其它检测框（记为B）进行iou计算 3）如果iou大于nmsThreshold， 那就将B清...
NMS C++实现
fanzy1234的博客
09-11 1716
转载https://blog.youkuaiyun.com/avideointerfaces/article/details/88551325 #include <iostream> #include <vector> using namespace std; typedef struct{ int x; int y; int width; int height; ...
Pytorch：目标检测网络-非极大值抑制(NMS)
Jingmin Wei's Blog
02-17 3185
讲解了目标检测中的非极大值抑制(NMS)算法及其拓展，包括NMS, Soft NMS, Softer NMS, IoU-Net。
非极大值抑制 python_非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）
weixin_39534395的博客
12-16 631
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...
深度学习基本功3：NMS（Non-Maximum Suppression，非极大值抑制）算法原理及实现
qq_43631268的博客
05-12 3385
大多数目标检测算法（稠密预测）在得到最终的预测结果时，特征图的每个位置都会输出多个检测结果，整个特征图上会出很多个重叠的框。例如要检测一辆车，可能会有多个bbox都把这辆车给框了出来，因此需要从这些bbox中选出框得最好的，删除掉其它的。要定义框得好与不好，就得看bbox的预测置信度；为了删掉重叠的多余的框，就得利用IoU来检查重叠程度。
非极大值抑制三版本源码实现及应用
非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，简称NMS）是一种在计算机视觉领域广泛使用的技术，用于从一组候选框（bounding boxes）中选择最有可能包含物体的框。在物体检测中，尤其是对于重叠目标的检测，NMS是一种...
物体检测之非极大值抑制：NMS、softNMS、softerNMS、IoU-Net
LeoLee
04-28 1867
当前的物体检测算法为了保证召回率，对于同一个真实物体往往会有多个的候选框输出。由于多余的候选框会影响检测精度，因此需要利用NMS过滤掉重叠的候选框，得到最佳的预测输出。当前有如下几种较为常见的NMS方法， 1.基本NMS 非极大值抑制， 顾名思义就是抑制不是极大值的边框，这里的抑制通常是直接去掉冗余的边框。 这个过程涉及以下两个量化指标： 1.预测得分：NMS假设一个边框的预测得分越高，这个框...
NMS实现（C++）
MaxeeoveCR的博客
10-22 524
思路 1.对所有Pred框依据置信度排序 2.遍历所有Pred框 3.计算Pred当前框P(i)和其余候选框P(j)的IOU 4.如果IOU>thresh，从预测框集合中剔除P(j) 代码 //构造函数、析构函数、拷贝构造函数、运算符重载函数、取地址符重载函数、const修饰的取地址符重载函数 Class Rect { Rect(){}; Rect(int x, int y, int w, int h, float score) { this->x = x; this->y
C++实现NMS
weilaicxy22的博客
10-14 600
整体流程：   根据分类的概率进行大小排序，先找出概率最大的，遍历这个框之后的框，计算IOU，大于阈值（0.3或其他）则将其从列表中去除。知道走到最后。再进行概率第二大的框。。。以此类推。 struct detect_region{ //定义结构体 detect_region(const float score, Point pos1, Point pos2) :score(score), pos1(pos1), pos2(pos2) {} float score; Point pos1;
c++实现NMS
weixin_46273445的博客
12-06 1411
在图像识别目标检测任务中，通常用框框（Bounding Box）表示识别出来的对象，对于同一个对象可能有很多个有着不同重叠区域的Bounding Box。每个Bounding Box对应的属于该特征的概率也不尽相同（confidence，置信度）。所以NMS是用来抑制 非 最大置信度 的识别结果，只留下来置信度高的（是该特征的概率最大）结果。NMS - Non-maximum suppression, 非极大值抑制。
nms算法c++实现
qq_32582681的博客
08-02 8134
#include&lt;iostream&gt; #include&lt;vector&gt; #include&lt;algorithm&gt; using namespace std; typedef struct Bbox { int x; int y; int w; int h; float score; }Bbox; bool sort_sc...
c++实现nms算法
ze1336365763的博客
02-10 3617
1、摘除每一类矩形框 2、通过得分阈值排序 3、通过计算iou排除大于iou阈值的矩形框，依次遍历。 代码： #include<iostream> #include<vector> #include<algorithm> using namespace std; typedef struct Bbox { int x; int y; int w; int h; float score; }Bbox; static bool sort_score(B
c++实现NMS（非极大抑制）
weixin_43868576的博客
07-14 642
使用C++和OpenCV库实现nms
C++实现NMS非极大值抑制（附带源码）
最新发布
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01-30 950
非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS） 是计算机视觉中常见的后处理技术，主要用于 目标检测任务，以减少冗余的检测框（Bounding Box）。当检测到多个相似的框时，NMS 通过计算 IoU（Intersection over Union，交并比），抑制置信度较低的框，最终保留最佳的检测结果。
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