非极大值抑制（Non-maximum suppression）

马里奥奥利奥

于 2019-04-02 19:07:03 发布

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分类专栏：计算机视觉

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/surserrr/article/details/88978725

算法本质是搜索局部极大值，抑制非极大值元素。

在图像检测中应用的很多，目的就是要去除冗余的检测框，保留最好的一个，直观图如下：

python代码如下：

def py_cpu_nms(dets, thresh): 
    """Pure Python NMS baseline."""
    #x1、y1、x2、y2、以及score赋值 
    x1 = dets[:, 0] 
    y1 = dets[:, 1] 
    x2 = dets[:, 2] 
    y2 = dets[:, 3] 
    scores = dets[:, 4] 
    #每一个检测框的面积 
    areas = (x2 - x1 + 1) * (y2 - y1 + 1) 
    #按照score置信度降序排序 
    order = scores.argsort()[::-1] keep = [] 
    #保留的结果框集合 
    while order.size > 0: 
        i = order[0] 
        keep.append(i) #保留该类剩余box中得分最高的一个 
        #得到相交区域,左上及右下 
        xx1 = np.maximum(x1[i], x1[order[1:]]) 
        yy1 = np.maximum(y1[i], y1[order[1:]]) 
        xx2 = np.minimum(x2[i],