NMS原理及代码实现

NMS原理

Non-Maximum-Suppression（非极大值抑制）：

当两个box空间位置非常接近，就以score更高的那个作为基准，看IOU即重合度如何，如果与其重合度超过阈值，就抑制score更小的box，因为没有必要输出两个接近的box，只保留score大的就可以了。

应用：在目标检测过程中，（Faster-RCNN / YOLOv2）采用NMS来消除冗余的boxes，最终只留下最好的较少的box。

过程：

1 将各组box按照score降序排列

2 从score最大值开始，置为当前box，保存idex，然后依次遍历后面的box，计算与当前box的IOU值，若大于阈值，则抑制，不会输出

3 完成一轮遍历后，继续选择下一个非抑制的box作为当前box，重复步骤2

4 返回没有被抑制的index即符合条件的box

代码实现（被问过）

def NMS(dects,threshhold):
    """
    detcs:二维数组(n_samples,5)
    5列：x1,y1,x2,y2,score
    threshhold: IOU阈值
    """
    x1=dects[:,0]
    y1=dects[:,1]
    x2=dects[:,2]
    y2=dects[:,3]
    score=dects[:,4]
    ndects=dects.shape[0]#box的数量
    area=(x2-x1+1)*(y2-y1+1)
    order=score.argsort()[::-1] #score从大到小排列的indexs,一维数组
    keep=[] #保存符合条件的index
    suppre