Non-maximum suppression(非极大值抑制算法）

最新推荐文章于 2024-06-26 17:18:30 发布

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原文链接：http://www.cnblogs.com/qinduanyinghua/p/9014423.html

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#人工智能

本文详细介绍了非极大值抑制算法（NMS）在目标检测中的应用，特别是RCNN系列中如何通过NMS算法筛选出最高置信度的边界框，并去除重叠度较高的多余边界框。文章还提供了一个NMS算法的实现示例。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

在RCNN系列目标检测中，有一个重要的算法，用于消除一些冗余的bounding box，这就是non-maximum suppression算法。

这里有一篇博客写的挺好的：

　　http://www.cnblogs.com/liekkas0626/p/5219244.html

借用博客里的两张图，如有问题，请联系我删除。

在目标检测中，这些bounding box都表示检测到了人脸，并且会给每一个bounding box一个score，最终我们需要只保留score最大的bounding box（记为bounding box1），將与bounding box1 overlap (重叠) 较大的一些bounding box消除，即只保留在这个局部区域score最高的一个bounding box。可能在一张图中有多个人脸，那么我们就需要保留各个局部区域score最大的bounding box，两个bounding box的重叠程度一般用IOU的值作为衡量，

IOU = 两个bounding box的围成的区域的交集 / 两个bounding box围成区域的并集。

 1 function pick = nms(boxes, overlap)
 2 % top = nms(boxes, overlap)
 3 % Non-maximum suppression. (FAST VERSION)
 4 % Greedily select high-scoring detections and skip detections
 5 % that are significantly covered by a previously selected
 6 % detection.
 7 %################################################################
 8 % input   -----    boxes: object detection window
 9 %                         size(boxes) = (n,5)
10 %                         n --- the number of window
11 %                       (xMin, yMin, xMax, yMax, score)
12 %                  overlap: suppression threshold
13 %
14 % output  -----    pick:the index of reserved window
15 if isempty(boxes)
16   pick = [];
17   return;
18 end
19 
20 x1 = boxes(:,1);
21 y1 = boxes(:,2);
22 x2 = boxes(:,3);
23 y2 = boxes(:,4);
24 s = boxes(:,end);
25 
26 % calculate the area of all detections
27 area = (x2-x1+1) .* (y2-y1+1);
28 % vals is the sorted elments in ascending order, I is the corresponding index
29 [vals, I] = sort(s);
30 
31 pick = s*0;
32 counter = 1;
33 while ~isempty(I)
34   last = length(I);
35   i = I(last);  
36   pick(counter) = i;
37   counter = counter + 1;
38   
39   xx1 = max(x1(i), x1(I(1:last-1)));
40   yy1 = max(y1(i), y1(I(1:last-1)));
41   xx2 = min(x2(i), x2(I(1:last-1)));
42   yy2 = min(y2(i), y2(I(1:last-1)));
43   
44   w = max(0.0, xx2-xx1+1);
45   h = max(0.0, yy2-yy1+1);
46   
47   inter = w.*h;
48   o = inter ./ (area(i) + area(I(1:last-1)) - inter);
49   
50   I = I(find(o<=overlap));
51 end
52 
53 pick = pick(1:(counter-1));