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最新推荐文章于 2025-02-18 22:15:19 发布
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文章标签： python
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文章讲述了如何将编辑器的文件编码和项目的默认编码设置为GBK，这个过程对于处理中文字符尤其重要，确保文本在不同环境下正确显示。

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编辑器/Editor-文件编码/File Encoding，项目编码修改为GBK

s651665496
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NMS(非极大值抑制)
dexterod的博客
04-25 3621
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，...
非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）
苦逼的程序猿
09-19 3188
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...
nms
qq_29981283的博客
10-18 586
NMS 非极大值抑制 import tensorflow as tf import numpy as np rects=np.asarray([[1,2,3,4],[1,3,3,4], [1,3,4,4],[1,1,4,4],[1,1,3,4]],dtype=np.float32) scores=np.asarray([0.4,0.5,0.72,0.9,0.45], dtype=np.float...
NMS
奔跑的云彩的博客
03-26 1598
对NMS的理解内容，如有不对请指出。 在引进NMS概念之前我们先介绍IOU(交并比)，因为在NMS中选出框图起到至关重要的作用 1、IOU(交并比) 对于bounding box的定位精度，有一个很重要的概念，那就是定位精度评价公式：IOU。 IOU表示了bounding box 与 ground truth 的重叠度，如下图所示： 矩形框A、B的一个重合度IOU计算公式为： IOU
NMS（非极大值抑制）
m0_56192771的博客
05-31 4218
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。例如在行人检测中，滑动窗口经特征提取，经分类器分类识别后，每个窗口都会得到一个分数。但是滑动窗口会导致很多窗口与其他窗口存在包含或者大部分交叉的情况。这时就需要用到NMS来选取那些邻域里分数最高（是行人的概率最大），并且抑制那些分数低的窗口。 NMS在计算机视觉领域有着非常重要的应用，如视频目标跟踪、数据挖掘、3D重建、目标识别以及纹理分析等 。 在目标检测中，NMS的目的就是要去除冗余的检测框,保留
量子城域网建设设备系列（三）：网络管理系统（NMS）
量子领域相关话题
05-10 1384
本文对量子网络中的网络管理系统进行了初步的介绍。
【代码】NMS
FSALICEALEX的博客
05-16 396
# -------------------------------------------------------- # Fast R-CNN # Copyright (c) 2015 Microsoft # Licensed under The MIT License [see LICENSE for details] # Written by Ross Girshick # --------...
深度学习自学（三）：NMS非极大值抑制总结
TheDayIn_优快云的博客
01-22 778
非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS） 作者：DayInAI 日期：20190122 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...
非极大值抑制（NMS）
知识搬运工的博客
03-15 7697
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...
目标检测：NMS
最新发布
Wei_sx的博客
02-18 512
非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）是一种用于目标检测的重要后处理技术，旨在去除冗余的检测框，留下最可能准确的边界框。在检测任务中，模型可能会产生多个重叠的边界框，这些框可能代表同一个物体，这时我们需要通过NMS来选择一个最优框，并抑制其他低置信度的重叠框。
NMS技术总结（NMS原理、多类别NMS、NMS的缺陷、NMS的改进思路、各种NMS方法）
qq_29462849的博客
05-09 5335
点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨仿佛若有光157来源丨CV技术指南前言本文介绍了NMS的应用场合、基本原理、多类别NMS方法和实践代码、NMS的缺陷和改进思路、介绍了改进NMS的几种常用方法、提供了其它不常用的方法的链接。本文很早以前发过，有个读者评论说没有介绍多类别NMS让他不满意，因此特来补充。顺便补充了NMS的缺点和改进思路。No...
NMS理解
leo0308的博客
04-26 1976
0 NMS介绍 NMS(Non-maximum suppression)是非极大值抑制， 目的是过滤掉重叠的框。 为了保证检测的准确性， 检测网络的输出框一般都比较密集， 对一个物体， 会有多个预测框，NMS就是为了过滤掉这些重复的框， 保留质量最好的那一个框。 1 算法 1 首先对所有检测框按分类置信度进行排序， 选取置信度最高的那个框， 加入候选框集合; 2 删除掉与候选框IoU大于某个阈值的框(大于阈值的说明与候选框是重复的，而已经选出来的候选框质量更高被保留)； 3 对剩余的框重复执行步骤1和2，
NMS(非极大值抑制)代码一步步详解
qq_23604781的博客
07-25 3209
NMS(非极大值抑制)代码一步步详解
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【基础积累】目标检测NMS—精度提升篇
深度学习技术前沿
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点击上方，选择星标或置顶，不定期资源大放送！阅读大概需要10分钟Follow小博主，每天更新前沿干货作者：曲終人不散丶知乎链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/...
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