【算法笔记】NMS（non maximum suppression） 非极大值抑制

最新推荐文章于 2024-06-26 17:18:30 发布
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在目标检测中，针对同一目标出现多个重叠检测结果的问题，本文介绍如何筛选出置信度最高的检测框，忽略其余非极大值，实现精确的目标定位。
非极大值抑制（Non-Maximum Suppression, NMS）算法概述
qq_54708219的博客
07-20 1402
虽然 DETR 宣称无需 NMS，但一些后续的改进工作（如 Conditional DETR, DAB-DETR）发现，在推理时对输出应用一个轻量级的 NMS（使用非常宽松的阈值，如 0.8）有时能过滤掉少量极端重叠的冗余预测或低质量预测，带来轻微的性能提升。无论是基于锚框（Anchor-based）的方法（如 Faster R-CNN, SSD, YOLOv2-v4），还是基于关键点或中心点（Anchor-free）的方法（如 CornerNet, CenterNet），模型在预测时，
NMS：Non-Maximum Suppression 非极大值抑制
qq_41563738的博客
10-30 406
Non-Maximum Suppression 非极大值抑制 NMS目的： 在检测任务中，一个目标很有可能预测出多个bbox，我们需要剔除不适合的，只留下最好的。这就是NMS的目的。 NMS处理之后 NMS过程： 在目标检测中，很可能需要预测很多类。拿预测人类的特征图来举例，他可能出现很多的bbox，每个bbox网络都会有它是人类框的置信度，我们选出其中置信度最大的一个b...
NMS: Non-Maximum Suppression
maxzcl的博客
05-06 394
Non-maximum Suppression (NMS) A technique to filter the predictions of object detectors. https://towardsdatascience.com/non-maximum-suppression-nms-93ce178e177c Typical Object detection pipeline has onecomponentfor generating proposals for classificat..
NMS（non maximum suppression）非极大值抑制
丑小鸭
10-20 362
   目标检测中，NMS被用于后期的物体边界框去除中.    NMS 对检测得到的全部 boxes 进行局部的最大搜索，以搜索某邻域范围内的最大值，从而滤出一部分 boxes，提升最终的检测精度. NMS 算法流程：    输入：           检测到的Boxes(同一个物体可能被检测到很多Boxes，每个box均有分类score)   输出：           最优的Box....
【深度学习】非极大值抑制Non-Maximum Suppression（NMS）一文搞定理论+多平台实现...
fengdu78的博客
11-28 2257
薰风说Non-Maximum Suppression的翻译是非“极大值”抑制，而不是非“最大值”抑制。这就说明了这个算法的用处：找到局部极大值，并筛除（抑制）邻域内其余的值。这是一个很基...
CCPC Final 2019 E. Non-Maximum Suppression
Martin的博客
12-22 567
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NMS及变体简述
weixin_39568744的博客
10-28 2651
NMS（非极大值抑制算法） 目的：为了消除多余的框，找到最佳的物体检测的位置 思想：选区那些邻域里分数最高的窗口，同时抑制那些分数低的窗口 具体流程：首先对所有检测框按照得分排序（得分就是分类器得到的概率值），选出得分最高的检测框。删除掉和选取得最大得分框IOU超过设定阈值的其他框；对剩下的没有处理的检测框进行同样的操作；当所有框都被处理后输出最终结果。 Soft-NMS 一个改进算...
python 实现非极大值抑制算法（Non-maximum suppression, NMS）
12-16
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。 算法的作用 当算法对一个目标产生了多个候选框的时候，选择 score 最高的框，并抑制其他对于改目标的候选框 适用...
非极大值抑制算法（Non-Maximum Suppression，NMS）
最新发布
fanre的专栏
06-26 415
目标检测中检测出了许多的候选框，候选框之间是有重叠的，NMS作用重叠的候选框只保留一个。
精选资源
Non-Maximum-Suppression:描述非极大值抑制（Non-Maximum-Suppression，NMS）
05-08
**非极大值抑制（Non-Maximum-Suppression，NMS）**是抑制非极大值的元素，可以理解为局部最大搜索。NMS算法在计算机视觉中有广泛应用，特别是目标检测领域。本文将以目标检测举例，讨论NMS算法的实现过程。 TODO: ...
NMS算法介绍
01-03
NMS算法的介绍，用于IOU比较。MTCNN中使用了这个算法。
【目标检测】32、让你一文看懂且看全 NMS 及其变体
呆呆的猫的博客
08-21 3148
NMS 及其变体在边缘检测、关键点检测和目标检测等视觉任务上都有广泛的使用。主要用于剔除和极大值重叠率过大的检测结果。 2.4 不足 1、稠密场景会出现漏检：因为稠密场景的目标本身重合就比较大，会把置信度较小但为真实目标的框筛掉 2、实际效果容易被阈值影响：NMS 的阈值是人为设定的，阈值过大会出现误删，阈值过小会出现误检，对 mAP 有很大影响。 3、分类得分和 IoU 的割裂使用，盲目认为得分最大的框的定位也是最准确的，忽略了得分低的框的定位也可能是准确的论文：Soft-NMS：Impr
cuda第一次计算耗时_nms的cuda实现解析
weixin_33700809的博客
01-19 1620
代码https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn/blob/master/lib/nms/nms_kernel.cu​github.comnms是不太好在cuda上实现的，因为nms的计算过程是有依赖关系的，比如A,B,C三个置信度由大到小的检测框，如果IOU(A,B)大于阈值，那么BC的IOU则不必再计算了，由于依赖关系会限制cuda的发挥，因此cud...
NMS极慢原因
Sean
03-13 3669
近几天做了一个训练。 以往都是使用迁移训练的方式，主干网络都是采用预训练的参数做初始化。但这次使用的是自己改进的网络。所以采用随机初始化开始训练。训练速度都还可以。但是在测试中间过程中，NMS（算法是Soft NMS）计算速度非常慢。（我的电脑2*1080Ti， 一般batch= 32, 单GPU的测试情况下，NMS只用0.008s）。而第一轮测试的时候，NMS计算居然到了0.18s，严重影响了...
【NMS】非极大抑制-消除冗余，选出局部最佳
Watson的博客
09-18 647
NMS——非极大值抑制 深度学习——NMS（非极大抑制） 排序：按得分，将所有框进行排序，选择得分最高的框 删除：计算其他框与当前得分最高的框的IOU，删除IOU>阈值的框（冗余的框） 迭代：保留并标记当前得分最高的框，不进行下一次的排序。回到第一步。 ...
非极大值抑制(NMS)及其变种实现
xu_fu_yong的专栏
06-21 5816
文章目录非极大值抑制(NMS)及其变种实现NMS各大变种标准NMS局部感知NMS(LNMS)倾斜NMS(INMS)多边形NMS(PNMS)掩膜NMS(MNMS)总结Soft-NMSMotivationMethod 非极大值抑制(NMS)及其变种实现 NMS(Non Maximum Suppression)，又名非极大值抑制，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，先用图示直观...
2016.3.29 局部感知，权重共享和池化
Zhaohui1995_Yang的专栏
05-08 3495
<span style="font-family:宋体; mso-ascii-font-family:Cambria;mso-ascii-theme-font:minor-latin;mso-fareast-font-family: 宋体;mso-fareast-theme-font:minor-fareast;mso-hansi-font-family:Cambria; mso-hansi-th
目标检测NMS理解
千秋莫负
06-04 1642
1 NMS 1)保留score最高的预测框 2)将与当前预测框重叠较多的proposals视作冗余 缺点:稠密物体检测时，同类的两个目标较近。会导致其中一个目标不能被召回。 2 Soft-NMS 1)”迂回“，认为重叠较多的proposals可能包含有效目标，只是重叠区域越大可能性性越小。 3 Softer-NMS softer-NMS关注的是单个框的定位精度，而NMS和soft-NMS关注的...
NMS(非极大值抑制)
dexterod的博客
04-25 3659
NMS（non maximum suppression）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 bboxes。 前面的网络能为每个检测框给出一个score (如 RPN 中给出前景/背景分数信息)，score越大证明框越接近期待值。如下图，之前的网络中判定两个目标分别有多个检测框。 现在要去掉多余的检测框，分别在局部选出分数最大框，然后去掉和这个框IOU＞0.7的框。非极大值抑制，...
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