非极大值抑制与IOU

最新推荐文章于 2025-08-27 16:42:11 发布
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本文深入探讨了非极大值抑制（Non-max suppression）这一计算机视觉技术。该技术通过选择置信度最高的边界框，并计算与其他框的交并比（IOU），当IOU超过设定阈值（如0.5）时，将多余的候选框剔除，从而精简目标检测结果。

非极大值抑制（Non-max suppression）

选出置信度最高的框，计算其他框与它的IOU，超过阈值将其他候选框删除。

比如阈值设置成0.5.

总的来说，去除多余的候选框
在这里插入图片描述

IOU

又称交并比，是“预测的边框” 和 “真实的边框” 的交集和并集的比值。
在这里插入图片描述
参考文章：https://editor.youkuaiyun.com/md?articleId=106227685

非极大值抑制算法（Non-maximum suppression, NMS）和IOU
Jasonluo8的博客
09-26 289
算法包括 NMS 和 IOU 两个部分 下面展示一些 内联代码片。 思路一 // JasonL import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import time ''' 不同于“result_for_loop”脚本 这个脚本在遍历bbox2的时候 不使用 for loop ''' def covert_wh(x, y, w, h) -> float: ''' Args: w: wide
目标检测学习1——iou计算与非极大值抑制NMS
小学僧的博客
09-06 1617
IOU计算和目标检测中非极大值抑制算法(NMS)
IOU(交并比)和NMS(非极大值抑制)及其代码实现
m0_70484757的博客
06-11 1643
IOU它衡量了两个边界框（或区域）的重叠程度，通过计算它们的交集面积除以它们的并集面积来表示。NMS是一种常用的目标检测算法中的后处理步骤，用于抑制重复的边界框，从而提高检测结果的准确性和去除重叠的目标框。
IOU、非极大值抑制
qq_42006303的博客
06-28 725
1、IOU 参见：https://blog.youkuaiyun.com/hjimce/article/details/50187029 物体检测需要定位出物体的bounding box，就像下面的图片一样，我们不仅要定位出车辆的bounding box 我们还要识别出bounding box 里面的物体就是车辆。对于bounding box的定位精度，有一个很重要的概念，因为我们算法不可能百分百跟人工标...
IOU和非极大抑制
weixin_42553970的博客
08-15 220
参考文章：https://www.cnblogs.com/jiashun/p/nms.html
精选资源
非极大值抑制原理解析及实现流程
08-18
非极大值抑制（Non-Maximum Suppression, NMS）是一种在计算机视觉和图像处理领域广泛应用的算法，特别是在目标检测中。它的主要作用是去除冗余的检测结果，确保最终输出的是最具代表性的目标边界框。NMS的核心思想...
目标检测之交并比IOU与非极大值抑制NMS
weixin_41512727的博客
04-14 1961
文章目录1-交并比2-非极大值抑制 1-交并比 在目标检测中，如何评价目标检测结果的质量，可以采用交并比的大小进行衡量。 图中： 紫色表示实际边界框； 红色表示算法检测出的边界框； 绿色表示两者的并集； 黄色表示两者的交集； 交并比：交集-黄色/并集-绿色 一般约定检测任务中，IOU大于等于0.5，即检测结果可以接受。其中阈值可以自行设定。 IOU不仅在评价检测质量中可以使用，在非极大值抑制N...
【yolo】NMS非极大值抑制+IoU的C++实现
Yumesann的博客
02-07 375
NMS & IoU的C++实现，自己随便练着写的，没测试，有问题请告知我修改！
浅谈非极大值抑制和IOU
qq_46738367的博客
05-31 1105
非极大值抑制，简称NMS，是一种获取局部最大值的有效算法。不管是one-stage还是two-stage，NMS都是其中的重要一环，被广泛应用于各种目标检测算法中。 下面以一个例子来简述非极大值抑制在目标检测中的应用。 在实际检测过程中，一个目标往往会检测出多个region proposal 很多时候，我们只希望保留一个region proposal，这个时候就需要使用NMS，具体做法为： 1.设定region proposal的置信度阈值，设定的阈值越小，消除的proposal越多，但是不建议设定过低，
非极大值抑制(NMS)，采用IOU筛选预测框，进行可视化过程分析【附代码】
z240626191s的博客
06-12 2228
进一步理解目标检测中的IOU过程，对过程可视化，手撕代码进行实现
IoU与非极大值抑制
lt1103725556的博客
07-26 476
IoU就是两个框的交并比，选取与ground truth的IoU大于某一阈值的框 非极大值抑制： 首先选出对某一物体得分最高的框，然后筛掉其他与这个框的IoU大于某一阈值的框 ...
非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,NMS)算法与c和python代码详解
祥瑞的技术博客
01-16 4882
背景：非极大值抑制算法（Non-maximum suppression, NMS）的本质是搜索局部极大值，抑制非极大值元素。在目标检测之中用到非常多。 目的：搞懂此算法原理且看懂代码。 目录 一、算法解析 1.1 算法概览 1.2 算法过程 二、c代码解析 2.1 输入参量 2.2 按置信概率排序 sort函数 2.3 IOU的确定 string.compare函数 vec...
非极大值抑制
qq_43071209的博客
02-28 168
iou是先验框与真实框的交集比上先验框与真实框的并集。 非极大值抑制是选取iou分数最高的先验框，然后计算其他先验框与此先验框的iou，去除计算出的iou大于某一阈值的所有先验框(我们认为这些先验框与iou分数最高的先验框是同一类型的框)，保存分数最高的先验框。重复这一过程。 ...
非极大值抑制算法（Python实现）
weixin_34336526的博客
12-28 426
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...
【R-CNN目标检测系列】三、IoU与非极大抑制
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08-04 1784
写在前面 在上一篇博客中我们主要讲解了R-CNN中边界框回归，接下来我们在这篇博客我们讲解R-CNN中另外一个比较种重要的模块——IoU与非极大抑制。 在这篇博客中，我们将重点RCNN论文中另一个比较重要模块——IoU与非极大抑制。IoU是描述两个矩形框之间重合程度的指标，在RCNN中常用于衡量边界框回归算法得到的预测目标框与真实目标框之间的重合程度。非极大抑制算法（Non-Maximum Sup...
YOLO底层原理学习--IOU置信度与非极大值抑制NMS
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08-27 430
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m0_61899108的博客
01-03 1913
前言 在前面的秘籍一中，我们主要关注了模型加速之轻量化网络，对目标检测模型的实时性难点进行了攻克。但是要想获得较好的检测性能，检测算法的细节处理也极为重要。 在众多的细节处理中，先来介绍非极大值抑制、回归损失函数这2个问题。本文主要介绍秘籍二：非极大值抑制与回归损失的优化之路。 目录 前言 秘籍二 非极大值抑制与回归损失优化之路 1NMS：非极大值抑制优化 1.1Soft NMS：抑制得分 1.2Softer NMS：加权平均 1.3IoU-Net：定位置信度 2回归损失函数优...
交并比（IoU）和非极大值抑制（NMS）
qq_35037684的博客
06-12 2481
作用：在目标检测算法中，以Faster_Rcnn为例，对于一张图片，模型会预测生成多个Anchor（预测方框），这些预测的方框和图片中实际的真实方框肯定是不完全匹配的， 如何确定每个Anchor是大概属于哪个真实方框，通过计算两者之间IOU值即可，通常还规定一个iou阈值(iou_threshold)，若预测框和真实框之间的iou值大于iou_threshold，就表明此预测框具有和真实框的相同属性（如类别、是否前景）。我们不要这种框，把大于IOU阈值的框都删掉。 非极大值抑制NMS(Non-maxim.
深入了解非极大值抑制及其工作原理
非极大值抑制中通常使用IoU来决定哪些边界框需要被抑制。 #### 4. 非极大值抑制的应用 非极大值抑制主要应用于目标检测领域，比如行人检测、车辆检测、文字识别等。它有助于提高目标检测的准确度和效率，减少误检和...
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