YOLOv3中do_nms_sort详解

最新推荐文章于 2024-04-28 09:57:06 发布
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分类专栏： 笔记
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博客总结了物体检测结果处理的三个过程，首先去除无物体的检测结果，接着按检测结果类别排序，最后计算检测结果间的iou，大于阈值则舍去。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

总结起来就是三个过程：

1）去除没有物体的检测结果。

2）按照检测结果类别排序。

3）计算检测结果之间的iou，若大于thresh，则舍去。

参考：
1

Yolov10网络详解与实战（附数据集）
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08-20 384
本次使用2017版本的COCO数据集作为例子，演示如何使用YoloV8训练和预测。数据集选用我以前自己标注的数据集。下载链接：类别如下： [‘c17’, ‘c5’, ‘helicopter’, ‘c130’, ‘f16’, ‘b2’,本文对yolov10的模型做了讲解，并且带大家一起实战！
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08-12 1万+
如有问题，恳请指出。这篇可能是这个系列最后的一篇了，最后把yolov5的验证过程大致的再介绍介绍，基本上把yolov5的全部内容就稍微过了一遍了，也是我自己对这个项目学习的结束。（补充一下，这里我介绍的yolov5-6.0版本的代码）这个脚本主要分为是三个部分：主体代码运行部分 + 指标计算部分 + 绘图部分，这里就主要介绍前两个部分的内容。细节比较多，比上一篇的detect.py脚本复杂很多，这里写得困难逻辑也不会很清晰，简单做个记录，方便日后自己回忆。在训练阶段每个batch训练结束后，都会调用一次va
darknet | darknet之nms do_nms_sort详解
m0_57195758的博客
03-27 613
darknet | darknet之nms do_nms_sort详解
darknet源码剖析（四）do_nms_sort详解
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02-05 3828
在yolo模型inference执行完成后，会产生很多的冗余结果，此时就需要调用nms对冗余结果进行去重。 nms函数在darknet框架中是do_nms_sort函数，位于box.c文件中，现对do_nms_sort过程做详细分析： for(i = 0; i <= k; ++i){ if(dets[i].objectness == 0){ ...
yolov3 中nms详解
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12-13 4003
https://www.cnblogs.com/sdu20112013/p/11151453.html
「解析」YOLOv3 - NMS算法
绿色羽毛
04-20 780
YOLO系列的NMS算法大致相同，本文介绍的 NMS算法 是基于 YOLOv3 实现的，根据YOLOv3架构图所示，test过程将所有的预测框拼接成一个张量进行输出预测，Prediction：[batch, num_anchor, 85]，其中 85 的构成enumerate() 是python的内置函数，用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中。返回 enumerate(枚举对象) 下标号 、成员。
【darknet源码】：训练过程（待补充from笔记darknet源码2）
yuanCruise
08-03 1615
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夜夜coding到天明的博客
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前序 1、环境配置 请自行参考其他博客 本机环境 ubuntu16.04 python3 英伟达显卡驱动：nvidia-396 OpenCV3.4.5 CUDNN7.0.5 CUDA9.0 2、ubuntu16....
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qq_36551226的博客
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YOLOV3非极大抑制（NMS）和Threshold实践
tugouxp的专栏
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关于NMS的理论分析介绍请参考文章： 非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）_tugouxp的专栏-优快云博客结束https://blog.youkuaiyun.com/tugouxp/article/details/121725807这里主要针对YOLOV3后处理的实践，结合一份白嫖来的YOLOV3后处理代码，来感性的了解NMS是做什么的，怎么用。 首先看一下这份代码,在后处理参数的初始化过程中，可以看到有对NMS参数的初始化，NMS一般设置在0.3-0.5之间，他是对IOU的.
yolov3后处理，包括网络输出、阈值过滤、多类NMS
random_repick的专栏
06-15 1395
grid_h, grid_w, IOU, NMS
深度学习_NMS代码详解YOLOv3及Fast R-CNN例子
qq_35818865的博客
12-15 1253
先放Fast R-CNN的NMS代码 import numpy as np #这里的NMS是单类别的！多类别则只需要在外加一个for循环遍历每个种类即可 def py_cpu_nms(dets, thresh): """Pure Python NMS baseline.""" x1 = dets[:, 0] y1 = dets[:, 1] x2 = dets[:, 2] y2 = dets[:, 3] scores = dets[:, 4]# 取出框的坐标和s
YOLOv3 的非极大值抑制（NMS）算法是如何工作的，它对最终检测结果有何影响？
wangbo_angel的博客
04-28 525
非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，简称 NMS）是目标检测算法中的一个关键步骤，用于去除多余的边界框，从而提高检测的准确性。在 YOLOv3 中，NMS 是一个不可或缺的步骤，它通过去除多余的预测来提高检测的准确性和效率。4. 抑制重叠框：如果某个边界框与当前最大候选的 IoU 高于预设的阈值（例如，0.5），则认为它们检测到的是同一个目标，因此将该边界框从候选列表中移除。5. 更新候选列表：移除所有被抑制的边界框后，从剩余的边界框中选择置信度最高的作为新的“最大”候选。
yolov5改eiou_nms
最新发布
02-28
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