faster-rcnn中bbox_iou函数“np.maximum(bbox_a[:, None, :2], bbox_b[:, :2])”的含义

郭建洋

已于 2022-04-04 10:00:39 修改

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分类专栏： deepstream 笔记视觉文章标签： python

于 2022-04-04 09:57:07 首次发布

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该博客讨论了Numpy库中的函数`np.maximum()`在处理边界框（bbox）坐标时的应用。通过举例说明，解释了如何使用此函数将bbox_a的前两列与bbox_b的每一行进行逐元素比较，取较大值，从而得到新的坐标矩阵bbox_c。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

函数“np.maximum(bbox_a[:, None, :2], bbox_b[:, :2])”的含义

bbox_a中每行元素逐一与bbox_b中每行元素进行对比

假设我们认为bbox_a.shape = [5, 4], bbox_b = [2, 4],具体数据如下:

bbox_a = np.array([ [9, 88, 9, 30],
                [63, 56, 9, 24],
                [4, 79, 93, 12],
                [34, 6, 21, 5],
                [81, 38, 80, 2]])
bbox_b = np.array([[27, 3, 84, 4],
                [34, 7, 9, 42]])

令:

bbox_c = np.maximum(aa[:,None, :2], bb[:, :2])

得如下结果：

(faster-rcnn) guo@dell-2060:~/faster-rcnn-pytorch$ python 001_test.py 
cc: [[[27 88]
  [34 88]]

 [[63 56]
  [63 56]]

 [[27 79]
  [34 79]]

 [[34  6]
  [34  7]]

 [[81 38]
  [81 38]]]