[非极大值抑制(NMS)和感兴趣区域池化(ROI pooling)的实现与加速] - 目标检测中不可或缺的两个关键步骤,如何实现和加速?
目标检测是计算机视觉中的重要应用之一。在目标检测中,非极大值抑制(NMS)和感兴趣区域池化(ROI pooling)是两个关键步骤。NMS用于排除重叠的边界框,而ROI pooling用于将不同大小的目标输入到卷积神经网络中进行特征提取。
下面我们将详细讲解NMS和ROI pooling的实现方法,并介绍如何通过一些技巧来加速目标检测算法。
非极大值抑制(NMS)的实现
NMS是一种经典的边界框去重算法,用于筛选重叠的边界框,保留最佳的一个。其基本思想是:
对于每一个类别,按照置信度从大到小排序。
选择置信度最高的边界框,与其余边界框计算IoU(交并比),删除IoU大于阈值的边界框。
重复上述步骤,直到所有边界框都被处理完毕。
下面是一个Python函数实现NMS的过程:
def nms(dets, thresh):