[DNN NMS]——深度学习目标检测中的非极大值抑制

最新推荐文章于 2023-04-03 22:59:56 发布

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文章标签：深度学习目标检测 dnn Python

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非极大值抑制（NMS）在深度学习目标检测中起到关键作用，它能从神经网络输出的候选框中选择最佳结果并剔除重叠部分。NMS算法包括按置信度排序、计算重叠面积占比、剔除高重叠候选框等步骤，从而提高检测精度和效率。示例代码展示了如何在DNN中实现这一过程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

[DNN NMS]——深度学习目标检测中的非极大值抑制

在深度学习中，目标检测是一个重要的任务。而非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）则是目标检测中不可或缺的一环。本文将介绍如何使用深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）实现NMS算法。

在目标检测中，神经网络通常会输出一系列候选框（bounding box），即可能包含目标的矩形区域。这些候选框通常会存在重叠区域，而NMS的作用就是从这些候选框中选择最好的一个，剔除其他不满足条件的候选框。

具体实现上，NMS算法通常包含以下四个步骤：

下面是一个基于DNN的NMS算法的示例代码：

def dnn_nms(boxes, scores, threshold):
    picked = []
    indexes = np.argsort(scores)[::-1]
    while len(indexes) > 0

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